금융권 빅데이터 활용 각양각색, SNS 맞춤법 틀리면 신용 감점

신한카드, 소비패턴 분석 '코드나인' 카드 출시
삼성화재, 사고패턴 분석 보험사기 의심건 추출

#. 하버드대학의 아심 크와자 교수는 맞춤법을 틀리지 않는 대출자는 틀리는 대출자에 비해 평균 15% 정도 덜 연체한다는 연구결과를 바탕으로 고객이 대출 신청 과정에서 맞춤법을 틀리지 않는지, 띄어쓰기를 제대로 했는지를 신용도에 반영하는 신용평가 모델을 개발했다. 미국 신용평가회사들은 이를 신용평가 변수로 활용하고 있다.

최근 국내외 금융권에서 빅데이터 활용 영역이 마케팅, 리스크 관리, 보안, 신용평가 등 금융업 전 부문으로 확대되고 있다. 소셜네트워크서비스(SNS), 댓글, 기사, 음성, 이미지 등 다양한 형태의 빅데이터를 활용해 고객의 행동 분석, 비금융 거래정보 분석, 온라인 평판 조회, 인성테스트 등의 방법으로 고객의 신용도를 평가하는 모델들이 우후죽순 개발되고 있다.

13일 우리금융경영연구소가 발표한 '국내외 금융권의 빅데이터 활용 사례' 보고서에 따르면 국내 카드사들은 빅데이터 기반의 CLO(Card Linked Offer) 서비스를 마케팅에 적극 활용하고 있으며, 은행.보험사는 리스크 관리, 보안 등의 영역에서 빅데이터를 적극 활용하고 있다.

CLO란, 카드회사가 보유한 빅데이터를 분석한 정보를 기반으로 고객별로 맞춤형 혜택을 부여하고 결제와 동시에 할인 혜택을 적용해 주는 서비스 플랫폼을 말한다.

신한카드는 2200만 고객의 카드 사용실적을 토대로 고객별 소비패턴과 선호 트렌드를 분석해 남녀 각각 9개 고객군을 추출한 후, 각각의 고객 유형에 최적화된 코드나인(Code9) 카드 시리즈를 출시했다.

삼성카드는 고객의 카드 거래실적을 분석해 앞으로 자주 이용할 것으로 예상되는 가맹점 혜택을 미리 고객에게 제안해 고객이 별도의 쿠폰이나 할인권을 제시하지 않아도 결제만 하면 자동으로 혜택을 적용받을 수 있는 링크(LINK) 서비스를 개발했다.

KEB하나은행은 빅데이터 분석시스템으로 대량의 로그 데이터를 분석해 그동안 알려지지 않은 악성코드 공격에 대한 보안성을 강화했다.

삼성화재는 빅데이터를 토대로 접수된 사고의 패턴 및 위험도를 분석해 보험사기 의심 건을 추출하는 고위험군 사고 분석시스템 IFDS(Insurance Fraud Detection System)를 운용중이다.

해외 금융권(핀테크 기업 또는 인터넷 전문은행 포함)에서는 빅데이터 활용도가 국내보다 더 높다.

마케팅, 리스크.보안 관리 영역을 넘어 고객의 행동분석, 비금융 거래정보 분석, 온라인평판 조회, 인성테스트 등의 방법으로 개인의 신용도를 평가하는 신용평가 모델을 개발했다. 미국의 신용평가회사들은 맞춤법을 틀리지 않는 사람일수록 원금 상환에 대한 의지가 강하다는 특성을 이용해 대출자의 SNS, 댓글 등을 확인해 이를 신용평가 변수로 활용하고 있다.

고객에게 얼마나 택배기사가 자주 방문하는지, 상품약관과 대출신청 서류를 얼마나 오래 읽는지 등도 신용평가 변수로 사용된다.

[e-mail] 전선익 기자