금융 빅데이터를 다루는 핀테크 업체들에게 앞으로 ‘단비’가 내려질 것으로 기대된다. 정부가 금융 데이터 활용에 대한 긍정적인 입장을 내비침에 따라 핀테크 업체들에게 보다 확대된 기회가 열릴 것으로 점쳐지고 있기 때문.
지난 3월, 금융위는 기존 금융회사 뿐만 아니라 고객 데이터가 상대적으로 부족한 핀테크 업체들도 다양한 데이터를 활용할 수 있게 함으로써 공정한 혁신경쟁 환경을 조성해 나가겠다는 내용의 향후 계획을 발표했다. 여기에는 금융 데이터 공유 및 빅데이터 중개 플랫폼 구축, 개인신용평가체계 고도화, 본인 신용정보관리업 도입, 법적근거 명확화 등이 포함되어 있어, 유관 핀테크 스타트업 시장의 기대감을 높이고 있다.
청사진이 순조롭게 진행 된다면, 이를 통한 대표적인 수혜 기업은 빅데이터를 근간으로 한 업체들이 될 전망이다. 대표적인 기업으로는 뱅크샐러드, 보맵, 레몬클립, 어니스트펀드 등이 있다. 해당 업체들은 금융 데이터 시장이 본격적으로 열리면, 이를 바탕으로 보다 혁신적인 금융 라이프를 열어 나가겠다는 포부다.
◇뱅크샐러드, API 도입 시 체계적인 종합 자산관리 서비스 제공 기대
국내 1위 통합 자산관리 플랫폼 ‘뱅크샐러드’를 운영중인 레이니스트(대표 김태훈)는 금융 데이터 문호가 열린다면 가장 큰 변화를 이룰 것으로 기대되는 곳이다.
뱅크샐러드는 여러 은행 계좌의 예적금 잔고부터 증권, 펀드, 대출, 신용카드 등 각종 흩어진 자산정보를 조회하고 관리하는 것은 물론, 자신에게 가장 알맞는 금융상품을 클릭 몇 번만으로 신청까지 할 수 있는 ‘금융사 통합 자산관리’ 전문 업체로, 정교한 금융 데이터가 경쟁력의 핵심이다.
뱅크샐러드는 지금까지 고객이 제공한 로그인 및 공인인증서 정보 연동을 통해 금융회사 고객계좌에 접속하여 필요한 정보를 취득하는 스크래핑 방식을 채택해 왔으나, 이번 정부 발표에 따라 API 연동 가능성에 대한 기대감을 갖게 됐다.
API는 고객이 핀테크 업체 등의 본인정보 접근에 동의한 경우 금융기관이 정보조회서비스에 필요한 고객정보를 핀테크 업체 등에 투명하게 전산상으로 제공하는 것을 말한다. 실제, 영국 등 핀테크 선진국에서는 API 법제화 등으로 다양한 혁신을 이루어 내고 있어, 향후 변화해 나갈 국내 정책 변화에 거는 기대가 사뭇 크다.
◇보맵 · 레몬클립, 번거롭고 어려운 보험 관리도 API 도입되면 보다 진일보 될 것
통합보험관리 앱 ‘보맵’과 ‘레몬클립’도 기존 스크래핑 방식에서 API로 전환 될 경우 진일보 된 변화가 기대되는 핀테크 서비스다.
레드벨벳벤처스(대표 류준우)가 운영하는 보맵은 휴대폰 본인 인증을 거치면 고객이 가입한 모든 보험상품의 목록과 보험료, 보장·특약 내용, 해지환급금 등을 한 눈에 보여주고, 중복가입, 과보장 등을 분석해 보여주는 서비스 모델로 관심을 끌어 왔다.
디레몬(대표 명기준)이 운영하는 레몬클립은 40여 민간보험사는 물론 우체국보험, 새마을금고 등 공제조합까지 포함하는 국내 모든 보험의 가입 내역을 한 번에 조회할 수 있는 보험 플랫폼으로, 고객 개인의 조건에 따른 맞춤보험추천, 가입보험의 보장분석 서비스 등은 물론, 병원 이용시 청구할 수 있는 보험금을 알려주는 것이 특징이다.
이들 통합 보험관리 서비스는 향후 API 도입을 하게 되면, 고객과 보험사 간 정보 비대칭을 보다 효과적으로 해소시킴으로써 기존 대비 더욱 정확하고 신속한 보험정보 제공을 실현할 것으로 보인다. 나아가 번거롭고 어려운 보험금 청구 절차를 간소화 시켜 편의 향상에 기여할 수 있을 것으로 전망되고 있다.
◇어니스트펀드, 금융 취약층에게도 혜택을… 개인신용평가모델 고도화 가속도
정부의 금융 빅데이터 활성화 방안은, 개인신용평가 부분에서도 큰 시너지를 이룰 것으로 예측되고 있다.
국내 대표 P2P금융기업 어니스트펀드(대표 서상훈) 역시 이번 금융 데이터 활용방안에 대해 환영의 뜻을 밝혔다. 어니스트펀드는 기존에 자체적으로 개발한 머신러닝 신용평가모형을 도입해 금융취약층에 폭넓은 중금리 대출 혜택을 제공해왔는데, 이번 금융 데이터 활성화 방안으로 향후 더욱 정교하고 탄력적인 운영이 가능해질 것으로 기대하고 있다.
어니스트펀드의 머신러닝 개인신용평가 모델은 고객별 상황에 맞는 정확한 심사를 위해 하나의 기준이 아닌 세 가지 종류의 신용평가모형을 사용한다. 고객 특성에 최적화된 모형이 자동으로 적용되어 부도율을 현재수준으로(1% 미만) 최소화 하면서도 심사 기준 다변화에 따라 기존에 신용 데이터 부족으로 평가가 어려웠던 고객들에게도 더욱 많은 대출 기회를 만들어 낼 수 있다.
장기적으로 기존의 금융 데이터 뿐만 아니라 고객이 현재 사용 중인 휴대전화 이용 정보, IP주소, 근무지, 어니스트펀드 홈페이지 내에서 발생하는 다양한 행동패턴 등 비금융 데이터를 종합적으로 활용함으로써 대출 심사의 정확성을 강화해 나갈 예정이다.
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