황보 본부장은 23일 오후 서울 중구 은행연합회에서 열린 ‘2023 한국금융미래포럼 : 금융대전환, 새도약 길을 찾다’에서 '스마트 플랫폼을 위한 하나금융의 데이터 전략'을 주제로 한 강연에서 이 같이 밝혔다.
그는 단순 거래 데이터로는 과거 손님 이탈 모형과 다르지 않다는 판단 아래, 다양한 머신러닝 기법을 활용해 손님의 이탈 패턴을 학습한 모형을 생성했다고 소개했다. 이 모형은 비대면 채널과 관련한 200여개의 지표를 생성할 수 있다는 설명이다.
이를 통해 하나금융은 손님 유형을 금리쇼핑형, 증권거래형, 중도해지형, 온니 저금리형, 기타 등 5가지로 분류해 사업 부서와 영업점이 활용하도록 하고 있다.
황보 본부장은 "예를 들어 증권 거래가 활발한 경우, 예금 가입이나 고위험 투자 상품을 권유하는 식이다"라며 "과거 손님 이탈 관리 모형과 비교하면 분석 정확도는 5배 높고, 손님 이탈 빈도는 3분의 1로 낮췄다"고 했다.
곽호룡 기자 horr@fntimes.com