CWN(CHANGE WITH NEWS) - 빅데이터, 은행 산업의 변화 도모...한계는 없을까?

은행 부문은 항상 신기술의 얼리 어답터였으며 빅데이터 적용에 있어서도 마찬가지다. 은행은 오랫동안 데이터를 사용해 고객 행동을 추적하고 사기를 방지했다. 현재는 사용 가능한 데이터의 양과 다양성을 활용해 은행 부문에서 혁신을 이루고 있다.

은행은 빅데이터 분석을 다양한 방식으로 사용한다. 하나의 일반적인 응용 프로그램은 은행이 맞춤형 제품과 서비스로 특정 고객 그룹을 대상으로 할 수 있도록 하는 고객 세분화다. 다른 하나는 은행이 데이터를 사용해 잠재적 위험을 식별하고 이를 완화하기 위한 조치를 취하는 위험 관리이다.

은행은 또한 고객 경험을 개선하기 위해 빅데이터를 사용하고 있다. 은행은 고객 데이터를 분석해 새 계좌 개설 프로세스를 간소화하거나 보다 개인화된 서비스를 제공하는 등 고객 경험을 개선할 수 있는 영역을 식별할 수 있다.

빅데이터는 새로운 제품과 서비스 개발에도 활용되고 있다. 예를 들어, 일부 은행은 고객이 더 나은 재무 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 예측 분석 도구를 개발하기 위해 빅데이터를 사용하고 있다. 은행 산업은 데이터에 대한 접근성과 분석이 쉬워짐에 따라 훨씬 더 혁신적인 빅데이터 애플리케이션을 기대할 수 있는 상황이다. 그렇다면 은행 부문에서 어떤 트렌드가 나타나고 있을까? 인공지능, 빅데이터 전문매체 애널리틱스인사이트가 은행 부문에서의 빅데이터 트렌드를 정리했다.

은행은 고객을 더 잘 이해하기 위해 빅 데이터를 사용하고 있다. 이를 통해 고객 데이터를 분석해 보다 표적화된 마케팅 캠페인을 개발하고 전반적인 고객 경험을 개선할 수 있다. 또한 은행은 빅데이터를 사용해 사기를 감지하고 예방하고 있다. 은행은 고객 행동의 패턴을 분석해 잠재적인 사기 행위에 플래그를 지정하고 이를 방지하기 위한 조치를 취한다. 나아가 은행은 빅데이터를 활용해 운영 효율성을 높이고 있다. 은행은 직원 생산성과 고객 만족도와 같은 데이터를 분석해 시간과 비용을 절약할 수 있는 운영 방식을 변경하고 있다.

반면 은행이 직면한 빅데이터 과제도 있다. 빅데이터가 구조화되지 않은 경우가 많고 분석하기 어려울 수 있다는 점이다. 빅데이터가 제기하는 가장 큰 문제 중 하나는 스토리지의 필요성이다. 은행은 모든 데이터를 저장할 방법을 찾아야 하며 이는 비용이 많이 들 수 있다. 또한 이 데이터가 안전하고 무단 액세스로부터 보호되는지도 확인해야 한다.

다른 과제는 빅데이터를 분석하기 위한 전문 기술이 필요하다는 것이다. 은행에는 빅데이터를 이해하고 해석할 수 있는 직원이 필요하다. 이러한 기술은 수요가 많고 찾기 어려울 수 있기 때문에 어려울 수 있다.

마지막으로 은행은 빅데이터를 사용하는 방식에 주의해야 한다. 유럽연합 개인정보보호 규정(GDPR)과 같은 규정을 준수하는 방식으로 사용하고 있는지 확인해야 한다. 그렇게 하지 않으면 막대한 벌금이 부과될 수 있다.

이러한 과제에도 불구하고 빅데이터가 은행 산업에 혁명을 일으키고 있다는 것은 의심의 여지가 없다. 은행은 이제 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석할 수 있어 고객과 요구 사항을 훨씬 더 자세히 이해할 수 있다. 이를 통해 은행은 보다 개인화된 상품과 서비스를 제공하고 있다. 현재 은행들은 빅데이터 기술을 활용해 향상된 고객 서비스를 제공하고 이익을 증가시키고 있다.

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