은행, 보험사 등 대다수 금융 서비스 기업들이 빅데이터 프로젝트로 혁신의 속도를 높이고 업계의 판도를 바꾸는 비즈니스 성과를 이뤄내고 있다. 이
현재 회사에서 빅데이터를 얼마나 활용하고 있든 간에, 빅데이터를 분석 전략으로 통합하기 위해 다음의 3단계 접근방법을 따른다면 성공적인 결과를 얻게 될 것이다.
1단계: 비즈니스 목표와 예상 결과를 정리한다
빅데이터 중심의 분석 프로젝트에서 지속적이고도 강력한 변화를 이끌어내려면 IT, 마케팅, 위기관리, 컴플라이언스, 재무 등 다양한 현업부서들 사이에 서로 이득이 될 수 있는 윈-윈 비즈니스 목표를 설정하고 결과를 예상해서 정리해 봐야 한다. 고객 경험 개선이라던가, 고객 가치 관리 개선과 같은 목표가 그 예다. 또 공동의 목표를 수립하는 과정에서 이를테면 비리를 줄인다거나 고객에게 개인화 서비스를 실시간으로 제공하는 등 그 목표를 달성했을 때 얻게 될 결과에 대해서도 논의해야 한다.
비즈니스 목표와 우선순위가 정해졌으면, 그 다음 어떻게 쓰일지에 맞게 기업 전체에서 데이터를 더 잘 모으려면 기업 인프라를 현대화 하는데 필요한 최적의 빅데이터 기술을 결정할 수 있다. 또 각 현업부서들에서 프로젝트가 계획한대로 잘 진행되는지를 알아보기 위해 분석 활동을 어떻게 추적할 지를 결정하는 것도 매우 중요하다.
2단계: 환경을 이해하고 혁신을 이끌어낸다
일단 달성하고자 하는 목표가 정해지면, 이제는 가지고 있는 데이터를 어떻게 활용해 최적의 가치를 창출해 낼 지 고민할 차례다. 예를 들어, 클라우드로 구현하는 빅데이터 분석 환경은 기존의 중장기 사업 계획 및 IT계획 수립 주기를 단축시킬 수 있다.
이러한 환경들을 활용하면 숨어있던 통찰들을 발견할 수 있다. 또 이 혁신적인 기술들을 기업 안에서 어떻게 가장 적절하게 활용할 수 있는지 이해하고, 기업 전반에 걸쳐 분석 서비스를 어떻게 관리하고 운영할지에 대한 모형을 그려볼 수도 있다.
이러한 접근 방식으로 기업은 데이터와 비관습적인 기술을 통합해 데이터 주도의 경쟁력 있는 기업으로 어떻게 거듭날 지 생각해 볼 수 있다.
전통적으로 금융기업들은 고객의 결제 정보나 예금 정보 등만 이용할 수 있었다. 그러나 오늘날에는 이 데이터들뿐 아니라 온라인, 콜센터, 소셜 미디어 등 다양한 정보를 활용한다. 새로운 데이터 유형, 소스를 통해 새로운 통찰을 발견하고 분석해가는 과정에서 기업들은 특정 비즈니스 목표를 달성하기 위해 새로운 데이터를 관리하도록 도와주는 기술 인프라간의 차이를 깨닫게 될 것이다. 이에 대한 해결 방안으로, 기업들은 하이브리드 테크놀로지 환경을 확립해야 한다. 기존 기술 인프라에 하둡 등 새로운 테크놀로지를 더하는 것도 한 방법이다. 그렇게 함으로써 빠르고 효율적으로 데이터를 모으고, 분석할 수 있고 비즈니스 성과를 성취해 낼 수 있다.
여기서 끝이 아니다. 이와 동시에 혁신 의제를 만들고 실행해야 한다. 계획한 목표를 달성하기 위해 노력하고 동시에 데이터 발견 기술로 데이터를 테스트 해보고 불분명했던 데이터 패턴을 파악해 비즈니스 가치를 이끌어 내야 한다.
일례로 은행이나 보험사들에서 데이터 발견 기술을 적용해 사기 행각을 적발해 낸 사례도 있다. 한 기업에서는 온라인에서 개인 정보 입력 속도가 빠른 사람일수록 사기 행각을 벌일 확률이 높고, 반대로 이름의 첫 글자를 대문자로 쓰는 사람일수록 사기 행각을 저지르고 있을 확률이 낮다는 것을 밝혀냈다.
3단계: 데이터를 총 동원한다
데이터에 담긴 진정한 가치를 구현하려면 공급망을 대하듯 데이터라는 자산을 대해야 한다. 데이터가 조직 전체에서 쉽고 유용하게 유통되고 결국에는 기업의 파트너 생태계에까지 흘러 들어갈 수 있도록 해야 한다. 이러한 데이터 공급망을 형성하려면 우선 2가지 중요한 단계를 밟아야 한다. 필요할 경우 쉽게 데이터에 접근할 수 있도록 해주는 데이터 서비스 플랫폼의 사용과 여러 소스에서 추출한 데이터를 통합하는 것이다.
새로운 기회를 발굴해 낼 수 있는 외부 데이터 소스가 생겨나고, 또 새로운 빅데이터 툴과 기술이 주어진다면 하나의 통합된, 엔드-투-엔드의 데이터 공급망을 구축할 준비는 다 끝난 것이다. 이제 회사에 비교 우위를 가져다 줄 수 있는 새로운 데이터 통찰을 발견할 일만 남은 것이다.
빅데이터의 장점을 경험하다
아래는 금융회사들에서 빅데이터를 사용해 문제를 해결한 몇 가지 사례들이다.
은행이나 보험사들은 빅데이터를 사용해 고객 경험을 증진시킨다. 이를 위해서는 우선 모바일 기기, 온라인, 콜센터를 막론하고 결제가 일어나는 모든 지점에서 얻어낸 고객 정보를 미세 단위까지 일일이 분석해 향후 비슷한 요구를 지닌 고객이 나타날 경우 그에게 맞는 제안을 적절한 때에, 모바일 앱에서부터 소셜 미디어에 이르기까지 적절한 채널을 통해 제공할 수 있어야 한다.
또 다른 예도 있다. 한 은행에서는 고객 설문조사 데이터를 기반으로 고객의 감정 데이터를 추출해냈다. 이러한 데이터 분석으로 기업들은 고객에게 꼭 맞는 서비스를 제공하고 있는지, 환불 이유는 정당한지, 또 고객에게 청구하는 가격이 적절한지 등을 판단할 수 있다. 만일 데이터 분석을 통해 고객이 부정적인 경험을 하고 있다고 나타난다면 이를 실시간으로 개선하기 위해 몇 가지 단계를 밟아 노력할 수 있다.
보험사들 역시 리스크를 줄일 수 있다. 예를 들어 손으로 쓴 비체계적 형태의 손해 사정인의 수 십 년치 기록을 텍스트 마이닝 해 새롭게 제작된 데이터 셋(보험 정책이나 청구에 대한 정보)을 기준 온라인 보험 약관 문서와 함께 정형 데이터베이스에 통합시킨다. 이 모든 데이터를 보관하고 있는 데이터베이스는 보험 회사에서 데이터를 분석할 때 훨씬 더 나은 시작점을 제공해 줄 수 있으며 리스크를 좀 더 효율적인 형태로 관리할 수 있게 해준다.
빅데이터와 분석을 잘 활용하면 고객 충성도를 높이는 것부터 비즈니스 운영상황 개선, 새로운 기회 창출에 이르기까지 다양한 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 된다. 빅데이터의 성장이 멈출 줄 모르는 가운데 기업들은 이를 핵심 역량으로 도입하고 데이터 및 분석 전략의 핵심으로 삼아 더 나은 결과와 경쟁력을 배양해 낼 수 있도록 해야 할 것이다.
*Vince Dell’Anno는 액센츄어 애널리틱스(Accenture Analytics)에서 정보 관리-데이터 공급망 담당 이사며, Brian McCarthy는 같은 회사에서 정보&애널리틱스 전략을 담당하는 전무다. dl-ciokorea@foundryco.com
