빅데이터 활용 우리가 알지 못했던 여러가지 사례들 1편

빅데이터 활용 우리가 알지 못했던 여러가지 사례들 1편

◆ 빅데이터 활용 공동주택 시세 산정 시스템

빅데이터 기술을 활용하여 공동주택 시세를 산정하는 시스템은 매우 유용한 서비스입니다. 이 시스템은 빅데이터를 분석하여 공동주택의 위치, 규모, 시설 등을 고려하여 시세를 예측하고, 이를 기반으로 공동주택의 매매나 전월세 계약을 체결하는데 도움을 줍니다. 구체적으로, 이 시스템은 다양한 데이터를 수집하여 분석합니다. 이 데이터에는 공동주택의 위치 정보, 규모, 시설, 주변 지역의 교통 시설과 생활 인프라 등이 포함됩니다. 이러한 데이터를 분석하여 공동주택 시장의 동향을 파악하고, 과거의 거래 데이터를 바탕으로 시세를 예측합니다.

이 시스템은 공동주택 시세를 빠르고 정확하게 예측할 수 있어, 부동산 중개업자나 개인 투자자는 해당 시세를 기반으로 최적의 매매나 전월세 계약을 체결할 수 있습니다. 또한, 이 시스템은 부동산 시장의 안정성을 높이고, 공정한 시세로 부동산 거래가 이루어질 수 있도록 도와줍니다.

빅데이터 기술을 활용하여 공동주택 시세 산정 시스템을 구축함으로써, 부동산 시장에 가장 적합한 매매나 전월세 계약이 체결될 수 있고, 이를 통해 부동산 시장의 안정성을 높이는 데 기여할 수 있습니다
 한국에서는 KB국민은행이 빅데이터를 활용한 공동주택 시세 산정 시스템인 ‘KB부동산샘’을 운영하고 있습니다. 이 시스템은 부동산 전문가가 아닌 일반 사용자도 쉽게 이용할 수 있도록 구성되어 있습니다.

‘KB부동산샘’은 체크한 지역의 실거래가 분석 결과와 지역 추세, 주변 인프라 정보 등을  고려하여 예상 매매가를 확인할 수 있습니다. 또한, 해당 지역에 거주하는 인구 특성, 교통 상황, 주변 상권 등 다양한 정보를 활용하여 집값 변화를 예측할 수 있습니다.

또한, 이 시스템은 매물 정보를 수집하여 활용해 고객에게 전세, 월세 등의 계약 추천도 제공합니다. 이렇게 빅데이터를 활용한 예측 시스템을 이용하면 부동산 시장 정보를 보다 수월하게 접근할 수 있으며, 파악한 정보를 기반으로 적절한 부동산 거래를 진행할 수 있습니다.
 

◆ 빅데이터가 가져올 금융 산업계 파급 효과

1. 빠른 응답 시스템 구축 : 금융회사는 실시간 데이터를 수집, 분석하여 시장 변동에 민첩하게 대응할 수 있습니다. 따라서, 금융회사들은 효율적인 응답 시스템을 구축할 수 있으며, 이를 통해 고객만족도를 높일 수 있습니다. 예를 들어, 금융기관에서는 고객들의 금융 거래와 관련된 대규모 데이터를 수집하고 분석하여 거래 분석, 행동 패턴 인지, 상품 개발, 마케팅 등 다양한 목적으로 활용하고 있습니다. 이를 통해 금융거래를 지연 없이 빠르게 처리할 수 있고, 드문 경우에 이를 예측하여 대비 조치를 취할 수도 있습니다.

예를 들어, 금융거래가 발생했을 때, 빅데이터 분석을 통해 다양한 외부 정보나 이전 거래 내역을 참고하여, 해당 거래가 실제 고객의 의도가 맞는지, 이전 거래내역과 맞는지, 의심스러운 패턴은 없는지 등을 검증하고, 이에 따라 적절한 응답을 할 수 있습니다. 이렇게 빠른 응답 시스템을 구축하면, 금융거래와 관련된 리스크를 최소화하고, 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다. 반면, 빅데이터를 활용하여 금융 산업계에서 파급 효과를 발휘하는 또 다른 방법으로는, 보안 및 데이터 보호 시스템을 더욱 강화해 나가는 것도 있습니다. 금융 거래 정보 등 중요 정보가 있기 때문에, 빅데이터 기술을 사용하여 이러한 정보를 보호하는 것이 매우 중요하기 때문입니다.

2. 더 나은 고객 서비스 : 빅데이터를 분석해 예측한 결과를 기반으로 금융기관은 보다 정확한 고객 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 고객들의 생활에 더 많은 가치를 제공하게 됩니다.
예를 들어, 금융기관은 고객들의 거래 데이터를 수집하고 분석하여, 각각의 고객마다 다른 서비스나 상품을 제안할 수 있습니다. 또한 고객용 앱 등을 통해, 가장 인기 있는 상품이나 거래 내역 등을 제공함으로써, 일일이 계좌 내역을 확인할 필요 없이 손쉽게 정보를 확인할 수 있도록 해줍니다. 더 나아가, 빅데이터를 분석하여 고객의 성향, 행동 패턴 등을 파악하여 맞춤형 상품을 개발하거나, 개인별 리스크를 평가하여 보험료 등을 개인화할 수도 있습니다.

이러한 빅데이터 기술을 활용하면, 고객은 보다 개인화된 서비스를 받을 수 있으며, 금융기관은 고객만족도를 높이고, 새로운 시장을 창출함으로써 더 많은 이익을 얻을 수 있습니다.

그러나 빅데이터를 충분히 활용하기 위해서는, 데이터를 수집, 정제, 분석하는 과정에서 개인정보 보호 등에 대한 책임과 요구사항을 준수해야 합니다. 이를 위해 금융기관은 국내외 규제 기관과의 협력과 엄격한 개인정보 보호 정책을 시행해야 합니다.

3. 사기 방지 : 금융회사는 빅데이터를 활용해 금융사기를 예방할 수 있습니다. 데이터 분석을 통해 사기 가능성이 높은 거래를 차단하고 부정 행위자를 감지할 수 있기 때문입니다. 빅데이터를 활용하면, 금융 산업계에서 사기 방지에도 많은 도움이 됩니다.

먼저, 빅데이터를 활용하면 사기의 패턴을 탐지하고 예방할 수 있습니다. 금융 기관은 고객들의 거래 정보를 수집하고 분석함으로써, 고객들의 이전 거래 패턴과 다른 이상한 거래를 감지할 수 있습니다. 예를 들어, 신용카드 사용 패턴이나 주요 거래 금액이 그 동안과 다른 경우에는 이를 감지하여 고객에게 확인 요청 문자 메시지 등을 보내 도움을 제공할 수 있습니다.

또한, 빅데이터를 활용하면 사기 거래의 위험도를 예측하고 대응하는 것도 가능합니다. 예를 들어, 금융기관은 고객들의 거래 데이터를 분석하여, 특정 거래의 위험성을 분류하여, 자동적으로 철저한 검증 절차가 필요한 거래를 신중하게 처리합니다.

이러한 사기 방지를 위한 빅데이터의 활용은, 사기 방지에 대한 고객의 신뢰도를 높이고, 금융기관의 이익을 보호할 수 있습니다. 그러나, 이를 위해서는 개인정보 보호와 규제에 대한 제반 문제를 엄격하게 준수해야 합니다.

4. 신규사업 모델 창출 : 빅데이터는 매우 큰 데이터를 다룰 수 있는 기술입니다. 금융기관들은 이를 활용하여 새로운 비즈니스 모델을 발견하고 새로운 수익원을 창출할 수 있습니다. 빅데이터 활용은 금융 산업계에 신규사업 모델을 창출하는데 있어서 큰 역할을 할 것으로 예상됩니다.
빅데이터를 활용하면, 금융 기관은 보다 정확한 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 신용평가 모델에서는 기존의 데이터만을 활용하여 평가를 수행하였지만, 빅데이터를 포함한 다양한 데이터를 활용하면 보다 정확하고 신뢰성 있는 평가를 수행할 수 있습니다. 이를 통해, 금융 기관은 더욱 정확한 대출 평가 및 금융 상품 개발이 가능하며, 이를 통해 새로운 신규사업 모델을 창출할 수 있습니다.

또한, 빅데이터를 활용하여 개인맞춤형 금융 상품을 개발할 수 있다는 장점도 있습니다. 금융 기관은 고객의 개인적인 정보를 수집하고 분석하여, 고객의 실제 상황에 맞는 보험 상품 및 투자 상품 등을 제시할 수 있습니다. 이를 통해 국내에서는 많이 사용되고 있는 로보어드바이저 같은 신규사업 모델도 출현할 수 있습니다.
따라서, 빅데이터를 적극적으로 활용하여 새로운 상품 및 서비스 모델을 개발하는 것은 금융 산업계에 기회를 제공할 것으로 기대됩니다.

5. 보안 강화 : 금융기관은 빅데이터를 활용해 보안도 강화할 수 있습니다. 실시간으로 수집되는 데이터와 데이터 보관 및 분석 기술을 통해 보안 위반 사항을 사전에 예방할 수 있습니다. 빅데이터는 금융 산업계의 보안 강화에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
빅데이터는 매우 방대한 양의 데이터를 다루므로, 이를 안전하게 보호하고 관리하는 것이 매우 중요합니다. 이를 위해 빅데이터 보안 프로토콜을 적용하면, 금융 기관은 고객의 개인정보를 보호하면서도 더욱 정확한 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 또한, 빅데이터의 분산 처리 기술 및 암호 기술 등은 데이터의 안전성과 보안을 보장하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다.

금융 산업계는 빅데이터를 이용하여 보안 위협에 대응하고 프라이버시 보호를 강화하는 모델도 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 행위 기반 보안 모델은 사용자의 행동 패턴을 추적하여 이전에 확인된 비인가 사용자에 대한 경고를 제공합니다. 이러한 기술은 금융 산업계에서 잘 수행할 수 있으며, 더욱 엄격한 보안 및 컴플라이언스 준수를 위한 투자로 이어질 것으로 예상됩니다.

따라서, 빅데이터를 활용하여 금융 산업계의 보안 강화를 추구하는 것은 필수적입니다. 이러한 노력은 고객의 신뢰를 유지하고, 금융 기관의 신뢰성과 안정성을 강화하는데도 큰 역할을 할 것입니다. 위와 같이 빅데이터를 적용하는 금융 산업은 많은 경쟁 우위를 누릴 수 있습니다. 또한, 빅데이터를 활용한 효율적인 경영 모델을 적용하는 금융 환경은 고객 만족도 향상과 사회 전반적인 발전에 기여할 수 있습니다.
 

다음은 빅데이터가 가져올 금융 산업계 파급 효과의 몇 가지 사례입니다.

◈ 신용평가

빅데이터를 활용하여 개인 및 기업의 대출 상환 능력과 신용도를 평가하는 "신용평가" 서비스가 등장하였습니다. 총괄적인 신용평가가 가능해진 만큼, 기존의 이른바 '저신용' 대출 고객을 대상으로 하는 대출상품이 나오기도 하며, 기존 대출상품도 비용을 사용자의 신용도에 따라 개별적으로 책정할 수 있게 되었습니다.
빅데이터는 신용평가 업계에서도 큰 파급 효과를 가져올 것으로 예상됩니다. 기존의 신용평가 방식은 대출 이력, 신용카드 사용 이력 등의 데이터를 이용하여 신용도를 측정하는 방식이었습니다. 하지만 빅데이터는 이러한 기존의 데이터에 더하여, 소셜 미디어나 인터넷 검색 기록 등의 데이터도 활용할 수 있습니다.

예를 들어, 소셜 미디어에서 고객이 작성한 글이나 댓글 등의 정보를 수집하여, 이를 분석하여 고객의 성향이나 취향을 파악할 수 있습니다. 이는 금융 기관이 고객의 상환 능력 등을 더욱 정확하게 파악할 수 있는 기회를 제공합니다. 또한, 인터넷 검색 기록을 분석하여, 고객이 어떤 기업의 제품을 선호하는지, 무엇에 관심을 가지는지 등을 파악할 수 있어, 이를 이용하여 신용도를 평가할 수 있습니다.

이러한 빅데이터 기반의 신용평가 방식은 기존의 방식보다 더욱 정확하고 개인화된 평가를 제공할 수 있습니다. 이는 고객이 더 정확한 대출 측면에서의 가능성을 파악하게 해주어 적절한 대출 기회를 제공하고, 금융 기관은 보다 안전하게 대출을 제공할 수 있는 기회를 제공하게 됩니다. 이러한 기술의 활용은 구체적인 예측에 기초한 금융 서비스를 제공하고, 더 나은 대출 만족도를 제공하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

◈ 보험

보험사는 빅데이터를 활용하여 사고 발생 확률을 예측하고, 보험료를 책정하는데 활용하고 있습니다. 또한, 보험사는 고객들의 생활 양식을 분석하고 개인 맞춤형 상품을 제공함으로써 고객서비스 차원에서도 성과를 거둘 수 있습니다.
 빅데이터는 보험 업계에서도 큰 파급 효과를 가져올 것으로 예상됩니다. 기존의 보험업계에서는 고객의 연령, 성별, 건강 상태, 운전 경력, 자동차 모델 등의 정보를 이용하여 보험료를 책정하는 방식이 일반적이었습니다. 하지만 빅데이터는 이러한 기존의 데이터에 더하여, 소셜 미디어나 인터넷 검색 기록, GPS 위치 정보 등의 데이터도 활용할 수 있습니다.

예를 들어, 스마트폰 앱을 이용하여 운전 습관을 수집하여 이를 분석하여 운전 습관이 나쁜 고객의 경우 높은 보험료를 부과하는 방식으로 보험료를 계산할 수 있습니다. 또한, GPS 위치 정보를 수집하여, 고객이 주행하는 지역의 교통사고 발생률 등의 정보를 고려하여 보험료를 책정할 수도 있습니다.

이러한 빅데이터 기반의 보험료 책정 방식은 기존의 방식보다 더욱 정확하고 개인화된 보험료를 제공할 수 있습니다. 이는 고객이 불필요한 보험료를 낮출 수 있고, 보험 기업은 고객의 실제 위험 정도에 따라 적절한 보험료를 부과할 수 있습니다. 이러한 기술의 활용은 구체적인 예측에 기초한 보험 서비스를 제공하고, 더 나은 보호 만족도를 제공하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

3. 금융모델

빅데이터 분석을 활용하여 부동산 시장에서 가격을 변동시키는 요인을 찾아내고, 자금 대출 시기를 예측하여 투자 시기를 조절하는 것도 가능합니다. 이로 인해, 금융기관은 보다 단기적인 투자 수익을 올리는 데 주력하게 되며, 본격적인 금융 투자 가이드나 리서치를 연구 개발할 수 있습니다.
빅데이터는 금융 모델의 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 예전에는 대출을 받기 위해서는 신용도, 소득 등의 정보를 제출하여 심사를 받아야 했습니다. 하지만 빅데이터는 이에 추가하여, 개인의 신용 거래 기록, 소셜 미디어를 통해 수집된 정보, 소비 패턴 등을 분석하여 개인화된 대출 상품을 제공할 수 있습니다.

빅데이터 기반의 개인화된 대출 상품은 고객이 실제 필요로 하는 금액과 상환 기간을 고려하여 제공됩니다. 일반적인 대출상품은 정해진 금액과 상환 기간에 따라 일괄적인 통계 모형을 적용하여 제공되지만, 빅데이터를 이용하면 실제로 고객이 필요로 하는 금액과 상환 기간에 맞춘 대출 상품을 개인별로 제공할 수 있습니다.

또한, 빅데이터를 이용한 신용 거래 분석은 고객의 신용도를 더욱 정확하게 예측할 수 있습니다. 신용 평가 기준은 과거의 금융 거래 기록을 기반으로 한 것이 대부분인데, 빅데이터를 이용하면 개인의 생활 속에서 일어나는 모든 거래를 수집하여 종합적으로 분석할 수 있습니다. 이를 통해 기존의 신용 평가 시스템보다 더욱 정확한 신용도를 예측할 수 있으며, 신용도 예측의 정확도를 개선하는 데 큰 도움이 됩니다.

또한, 빅데이터를 이용한 로보어드바이저 서비스 역시 금융 모델의 변화를 가져올 것입니다. 로보어드바이저는 고객의 투자 성향, 수익 목표, 위험 선호도 등을 분석하여 적절한 투자 포트폴리오를 구성해주는 서비스로, 기존의 금융 자문 방식과 달리 더욱 효율적인 서비스를 제공할 수 있습니다. 로보어드바이저가 더욱 정확한 투자 추천을 제공할 수 있도록 빅데이터 기술이 활용될 것입니다.

4. 카드 미사용자 분석

카드회사들은 빅데이터를 활용하여, 카드 소유자 (사용자) 외에도 카드 미사용자들의 소비 패턴 등을 찾아내며 그들의 소비습관에 맞는 유해롭지 않은 마케팅을 진행하고 서비스를 제공합니다.

위와 같이 빅데이터를 활용하면서, 단순히 고객의 정보보호에만 생각에 머무르지 않고 이를 활용하여 경제적, 사회적 가치를 추구하는 금융기관들이 나타나고 있습니다.
빅데이터를 이용하여 카드 미사용자 분석을 수행하면, 카드 발급 및 사용에 영향을 미치는 다양한 요인들을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 카드 발급 및 사용을 촉진하거나, 유지 및 개선할 수 있는 방안을 도출할 수 있습니다.

예를 들어, 선호하는 소비지역이나 상품군을 파악하여 해당 분야의 프로모션을 제공하거나, 소득 수준이나 직업 등의 정보를 분석하여 적절한 카드 상품을 제공하는 방안 등이 있습니다. 또한, 과거 카드 이용 이력을 기반으로 개인화된 마케팅을 제공하거나, 군집 분석을 통해 유사한 소비성향을 가진 고객들에게 타겟팅된 마케팅을 제공하는 방안 등도 가능합니다.

이렇게 분석된 결과를 바탕으로 적극적으로 마케팅을 진행하고, 카드 발급률을 높이는 것은 물론, 기존 카드 사용자들의 이탈률을 줄이고, 더 많은 이용과 결제를 이끌어낼 수 있습니다. 또한, 앞으로 추가적인 데이터를 수집하면서 더욱 높은 정확도와 분석 결과를 도출해낼 수 있을 것입니다.