데이터 활용방안 5개 모델 선정
가망 고객 발굴해서 타깃 마케팅
고객의 마케팅 피로도 관리 가능
ATM·지점 위치 분석…지역 관리
[서울=뉴시스] 박은비 기자 = 마이데이터(본인신용정보관리업) 서비스로 본격적인 데이터 홍수 시대가 열린다. 고객 입장에서는 당장 어떤 게 달라지는지 체감하기 어려운데, 최근 금융결제원이 공개한 서비스 모델을 보면 미뤄 짐작해볼 수 있다.
15일 금융결제원이 데이탑(Datop) 개방 선포식에서 발표한 내용에 따르면 금융결제데이터 활용방안으로는 5개 서비스 모델이 선정됐다. 데이탑 플랫폼은 비식별 데이터를 기반으로 분석·개방·결합하는 금융권 공동 데이터 플랫폼이다.
5개 모델은 ▲고객 현금흐름 파악 및 관리 기반 제공 ▲거래 데이터 기반 기업고객 세분화 ▲마이데이터 사업의 가망 고객 발굴 모형 ▲고객 생애주기 추가 구분과 추정 정확도 개선 ▲거래 데이터 기반 개인 고객 세분화 등이다.
우선 고객 현금흐름 파악 및 관리 기반 강화를 살펴보면 자동이체, 지로납부, 오픈뱅킹 거래, 홈펌뱅킹 이체 거래 등 정보를 확인해 고객의 현금 흐름을 파악한다. 이를 통해 고객 관리 기회를 포착하고 당행 지출 유도 카드 상품 마케팅, 당행 저축 상품 가입 유도, 자동이체 유도 등으로 이어질 수 있다.
거래 데이터 기반 기업고객 세분화의 경우 수익성·리스크 관리 관점에서 더욱 정교한 기업고객 세분화가 가능해진다. 소호(SOHO) 등 해당 기관 거래정보로만 파악하기 어려운 기업고객의 실시간성이 높은 전체 금융 거래 데이터를 파악해 기업 부실화에 선제적으로 대응 가능할 것으로 예상된다.
마이데이터 사업의 가망 고객 발굴 모형은 관련 서비스 선호도가 높은 고객을 발굴해 타깃 마케팅을 할 수 있게 한다. 서비스 이용 가능성이 낮은 고객에게는 무분별한 마케팅을 방지해 고객의 마케팅 피로도를 관리할 수 있다는 장점이 있다.
또 고객 생애주기를 세분화하려는 건 라이프스타일이 다양해지면서 연령대 기반 생애주기를 넘어 생애 이벤트를 적시에 파악할 필요가 생겨서다. 아동수당 입금내역이나 특정상품 가입 거래금액 등을 통해 금융사는 고객 반응률이 높은 개인화 마케팅을 수행할 수 있게 된다.
거래 데이터 기반 개인 고객 세분화의 경우 지출, 대출, 투자 등 금융활동을 기반으로 이뤄진다. 해당 기관 거래정보로만 추정할 수 있었던 전체 가용 자산, 금융 메인화 수준을 참가기관 외부 거래 데이터를 기반으로 정교화해 더욱 적중률 높은 잠재고객을 발굴할 수 있다.
예를 들어 전체 거래 규모 대비 해당 기관 거래 규모 비율이 낮은 고객을 중점 관리하거나 투자 상품 자동이체 일정금액 이상인 고객에게 맞춤형 상품을 추천하는 식이다.
이외에도 금융공동망 데이터를 분석한 금융의심거래 정보 등을 분석·공유하는 서비스(FAS)를 하거나 현금자동입출금기(ATM)·지점 데이터 분석 웹서비스로 오프라인 채널 지역 마케팅에 활용할 수 있다.
아울러 금융결제원이 보유한 온누리 상품권 수납·판매내역을 활용해 이상행위 패턴을 분석하고 부정유통, 불법환전 거래로 의심되는 가맹점, 구매자를 찾아내는 것도 가능하다. 부가통신사업자(VAN) 빅데이터 기반 분석도 마찬가지다.
마지막으로 대안신용평가는 재무제표 또는 대표자 대출정보에 의존하는 현행 평가 시스템 단점을 보완해 신용평가 사각지대를 해소할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 기존 신용평가에 사업장에서 연중 수시로 발생하는 최신 동태적 정보와 종업원수 변동내역, 등기정보 등 비재무 정보가 추가된다. 금융결제원은 이를 위해 지난해 12월 한국기업데이터와 업무협약을 체결한 바 있다.
김학수 금융결제원장은 "금융결제데이터에는 다양한 금융소비자의 행동패턴과 트렌드가 담겨있다"며 "이런 특성은 금융소비자와 생산자를 위한 소중한 자원으로 활용될 수 있으며, 더 나아가 모든 산업의 데이터 경제와 혁신을 극대화하는 중요한 디지털 재료이기도 하다"고 강조했다.
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