[쿠키뉴스] 송금종 기자 = 업권별로 뿔뿔이 흩어져 있는 데이터를 한 곳에 모으고, 그 안에서 유용한 정보를 추출하는 시도가 금융권에서 이뤄지고 있습니다. 우리은행이 지난달 카드·보험·증권·신용평가사와 ‘금융데이터댐’ 구축을 위한 금융트렌드 공동연구 업무협약을 맺었는데요. 

‘금융데이터댐’은 데이터 수집·적재·유통을 위한 가명처리 프로세스 간소화와 공동연구개발, 데이터 공유·활용과 판매에 협업하는 금융공동체입니다. 쉽게 말해 각기 다른 성격의 금융사들이 모여 ‘빅데이터 풀’을 구성했다고 보면 됩니다. 

금융 트렌드를 알려면 많은 정보를 필요로 합니다. 하지만 한 금융사가 보유한 정보만으로는 트렌드를 읽기 어렵죠. 상대적으로 많은 정보를 가진 대형 IT기업이 금융업에 진출하면서 먹잇감을 찾고 있습니다. ‘금융데이터댐’은 이런 ‘빅테크’와의 경쟁에서 살아남기 위해 동맹을 맺은 거죠. 

“각 금융사를 물길로 보면 되고 거기서 생성된 데이터가 댐에 모여 믹스 업(mixed-up) 돼서 의미 있는 데이터를 만들어보자, 은행 데이터만 가지고는 만드는데 한계가 있으니까 보험, 증권사 등 데이터를 섞어서 참여사들이 공동으로 활용할 수 있는 데이터 만들자는 것입니다” (금융권 관계자) 

데이터를 무턱대고 모은 게 능사는 아닙니다. 언급했듯이, 방대한 데이터에서 ‘알곡’을 골라내는 게 중요합니다. 이렇게 모은 데이터는 개개인을 수치화할 수 있습니다. 게임을 할 때 능력치를 고려해서 캐릭터를 고르죠. 예를 들어 A라는 캐릭터는 이동 속도가 느린 대신에 공격력이 좋다고 인식합니다. 

데이터댐 참여사들은 이처럼 금융거래 고객을 특정할 수 있는 지수[인덱스]를 만들 계획입니다. 이러면 고객 특징을 빠르게 분석하고 맞춤상품을 제안하기도 용이해집니다. 

“데이터를 수집하는 것만으론 의미가 없고 거기에서 유용한 데이터를 뽑는 게 중요합니다. 사람을 구별할 수 있는 주요 요소만 뽑아서 AI(인공지능)에, 맞춤형서비스에 활용하는 겁니다. 각 금융사한테서 받은 데이터 중에 의미 있는 데이터를 선별하는 게 그만큼 어렵습니다” (금융권 관계자) 

현재는 금융 분야 위주로 데이터를 수집을 하고, 유통과 통신으로 넓혀 ‘생활데이터 댐’으로 확장시키고 맞춤형 서비스를 제공하는 게 최종 목표입니다. 금융데이터댐과 함께 진정한 맞춤형 금융이 실현될 걸로 기대됩니다. 

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