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락만 영
3 years ago
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1 빅데이터기반의 미래금융서비스혁신과 성공전략 Strategy & Biz Planning 성무경차장

2 들어가기전에 Digital Transformation 금융규제완화에따른시장대응복잡한컴플라이언스대응클라우드,AI, 빅데이터분석, 블록체인,IOT 등최신기술오픈 API, 오픈뱅킹빅데이터활용

3 목차 1. 변화하는세계금융산업 2. 국내금융산업의혁신과도전 3. 고객성공사례 4. 미래금융서비스를위한성공전략

4 01 변화하는 세계금융산업

5 빅데이터에집중하는금융업계 금융서비스데이터의규모 제조 3,584 No.3 유통및도소매 금융 2,212 2,074 인프라 1,555 미디어및엔터테인먼트헬스케어교통 717 1,296 1,218 약 2,000 EB 규모전체산업군에서세번째로큰규모 (2018 년기준 ) 자원 280 기타 4, 데이터크기 (exabytes) ( 출처 IDC, 2018)

6 빅데이터를시작으로변화하는금융산업 금융산업에서의빅데이터관련적용현황 Banking 51.6% Professional service Federal/central government 13.9% 8.2% 6.8% 11.3% 8.2% Discrete manufacturing Process manufacturing Others ( 출처 IDC, 2018) 2018 년도금융산업은 % 빅데이터기술활용중 21% 빅데이터기술도입계획 은행업은 13.9% 로가장많은투자를하고있음 ( 출처 Dresner)

7 금융산업의빅데이터활용분야 금융기업은어떻게빅데이터를활용하는가? 주요빅데이터분석사례대부분금융기업에서활용중

8 02 국내금융산업의 혁신과도전

9 Semiconductor microprocessors Mainframes Terminals and PC Local Network Internet Smart devices Mobile 금융환경의변화 기술의발전에따라금융서비스도함께진화 1960s 1970s 1980s 1990s 2000s 2010s Future Emerging Technologies Biometrics Cloud computing Cognitive computing Machine learning/ Predictive analytics Robotics Credit Cards Messaging Services (e.g. SWIFT) ATMs Electronic Trading Digital Banking Fintech More Innovation WEF(2016)

10 국내금융기업의혁신과도전과제 주요 4 가지키워드 1 데이터기반경영 2 AI의활용확대 고객데이터를수집하여적절하게활용 오픈뱅킹, 오픈 API를통한데이터개방및데이터응용 Fintech 기업과협업을통한개방형혁신지향 비대면채널강화전략 인공지능기반의업무자동화, 채널시스템 혁신 3 금융규제준수 4 하이브리드클라우드 금융당국의법률규제준수, 대응을위한 강력한보안과확장성을동시에확보 컴플라이언스자동화

11 국내금융산업의시장요구 금융기업이당면한과제를통해얻고자하는것은무엇인가? 고객경험개선및성장촉진 위험관리및비즈니스성과최적화 개인화된맞춤형제안 로봇어드바이저서비스 개인재무관리자동화 챗봇을통한고객서비스 조기경고예측 대출연체위험예측 수집및복구속도향상 개별고객에대한이탈위험예측 금융범죄탐지 운영효율성향상 비즈니스프로세스자동화 콜센터트래픽양예측 ATM 현금수요예측 고객신용위험평가 고객불만관리

12 국내금융산업의시장요구 금융기업이당면한과제를통해얻고자하는것은무엇인가? 고객경험개선및성장촉진 위험관리및비즈니스성과최적화 개인화된맞춤형제안 조기경고예측 로봇어드바이저서비스 개인재무관리자동화 챗봇을통한고객서비스 공통점발견! 대출연체위험예측 수집및복구속도향상 개별고객에대한이탈위험예측 이모든것들을얻기위한최초시작점은 금융범죄탐지 무언가를분석하고그것을체계화했을때 운영효율성향상비즈니스프로세스자동화 콜센터트래픽양예측 ATM 현금수요예측 고객신용위험평가 고객불만관리

13 03 고객성공사례

14 데이터와금융서비스의결합은 이미진행중 CLO 마케팅 User Based Insurance Card Linked Offer 스마트폰수집데이터활용한마케팅 구입정보, 시점, 위치등의데이터 VISA, AMEX, 삼성카드등 리스크관리시스템에데이터활용 고객행위, 시장, 트렌드데이터 상품개발시, 해당분석자료활용 핀테크기업 투자 / 컨설팅 신용점수평가서비스 행동패턴분석을통한제안 비금융데이터활용을통한마케팅 기업관련자료를매칭하여분석 투자패턴가치등에대한분석 SNS, 뉴스, 검색등의데이터와의매칭

15 데이터와금융서비스의결합은 이미진행중 2015 년 17% 에서 2018 년 59% 로빅데이터기술활용증가추세 금융산업에서빅데이터기술은이미 70% 이상활용중

16 데이터와금융서비스의결합은 이미진행중 빅데이터및인공지능 / 기계학습관련벤처들은 SaaS 이외의대부분의 VC 투자를받고있음

17 그리고 Cloud! 회사명 국가 목적 서비스내용 종류 FINRA 미국 증권이벤트분석 IaaS USAA 미국 클라우드기반인증서비스도입 - Risk Metrics Group 미국 위험관리분석업무 SaaS Bankinter 스페인 알고리즘시뮬레이션 IaaS BBVA 스페인 전세계직원간협업시스템도입 SaaS Suncorp 호주 응용프로그램구동 IaaS Commonwealth Bank 호주 데이터베이스통합 PaaS ME Bank 호주 운영프로세스개선 IaaS Zitouna 튀지니 모바일 / 인터넷뱅킹개발, 플랫폼구축 IaaS UniCredit 이탈리아 개인뱅킹시스템지원 IaaS ICM Asia Pacific 뉴질랜드 미들웨어서비스 SaaS Deutsche Bank 독일 금융사기 / 데이터분석 - ABN Amro 네덜란드 메인프레임, 서버, 스토리지등 IaaS 출처 : 글로벌핀테크 10대트렌드및시사점. 금융감독원

18 성공사례 소비자금융 AI 적용사례 AI 를통해응답율및수익선개선, 금융사기율감축, 운영비용절감 기업금융 AI 적용사례 AI 를통해매출채권회전일단축, 재무예측정확도향상, 운영비용절감 출처 : Citi Research

19 성공사례 분석을리딩하는회사들은다른회사에비해 5 년 CAGR 이 2% 이상차이가나는것으로보여지고있음 금융서비스 AI 적용으로인해 2030 년까지 1 조달러절약예상

유닛은대체데이터소스를사용하여기본적인의사결정프로세스를향상 상업활동및트래픽패턴의범위이해 의미분석및특이성의수준을사용하여, 현재의문제를해석 소셜미디어실시간심리수집 대중의관심과경제동향을해독 직원만족도조사 (

20 성공사례 BlackRock 사례 미국에본사를두고미화 6.96 조달러규모를운용하는자산운용회사인 BlackRock은 Fundamental stock-picking 제품에 Scientific Active Equity(SAE) 유닛을배치함 SAE 유닛은대체데이터소스를사용하여기본적인의사결정프로세스를향상 상업활동및트래픽패턴의범위이해 의미분석및특이성의수준을사용하여, 현재의문제를해석 소셜미디어실시간심리수집 대중의관심과경제동향을해독 직원만족도조사 ( 회사직원들의행복함과휴식의징후모니터링 ) 89% of SAE s assets have outperformed their benchmarks over past 3 years net of fees, and 95% have outperformed over 10 years 지난 3 년간 SAE 자산의 89% 가그들의기준치를상회했으며, 95% 가 5 년에걸쳐상회했음

21 성공사례 금융업계의 IT 시장진출 골드만삭스의변신 투자분석플랫폼 인공지능 거래플랫폼 새로운시장에서의변화

22 04 미래금융서비스를위한 성공전략

23 미래금융서비스를위한성공전략 빅데이터에서시작되는혁신서비스 클라우드는확장성이뛰어난데이터플랫폼을통해금융회사에게데이터기반혁신의환경을제공 IoT 데이터등다양하고방대한양의빅데이터수집 / 분석과쉽게데이터를융합하고활용가능한정보로재생산가능 AI, 머신러닝등최신기술의접목을가속화함 혁신서비스확산의기반 금융회사와핀테크기업간 협력강화의매개체 정확한빅데이터 수집 / 분석 인공지능 AI / 기계학습 ML 정확한빅데이터수집 / 분석 향상된고객서비스및비즈니스프로세스자동화인공지능 AI / 기계학습 ML 정확한빅데이터수집 / 분석

24 네이버의빅데이터분석및 AI/ML 활용사례 Data Suite 및 AI Suite 를활용하여외부트렌드에좀더기민하게 대응하고빠르게변화를추진 1. Big Data 처리에필요한전단계지원 2. 쉬운개발환경과확장성제공 3. GPU 자원및프레임워크활용 NAVER 서비스 검색전체, 동영상, 쇼핑, 로그분석등의서비스에서활용 인공지능기반추천시스템 AiRS 에서활용

25 Big Data Analytics 금융서비스의진화를위한완벽한 Data Suite Hadoop, Hive, Spark, Hbase, Presto, Storm 및다양한빅데이터프레임워크를손쉽게실행 Apache hadoop 기반의대용량멀티테넌트데이터처리클러스터

26 AI/Machine Learning 지능형금융서비스로의진화 AI Suite GPU를동적으로할당받아서원하는딥러닝솔루션과사용자프로그램을쉽게실행시킬수있는플랫폼 DL App Toolset dlapp-shell dlapplauncher dlapp-run Resource Manager Zookeeper GPU Device ID Manager C3 Distributed Shell Docker Registry NVIDIA Docker DL Application C3 HDFS Storage Input Output YARN with GPU Scheduling Dev. Server Dev. Environment Node Manager Node Manager Node Manager

27 금융클라우드 클라우드서비스논리적망분리 중요 / 비중요데이터분리 운영네트워크분리및관리시스템인터넷접속 차단적용 ACG Block Storage NAS Backup DNS Container Cloud Activity Monitorin Cloud Chatbot Clova Registry Tracer g Insight ACG Real-VPC ( 업무 / 서비스 ) DMZ ACG 전자금융감독규정 100% 충족 하이브리드대응 ACG 금융 Zone Internal Leased Line On-Premise 24 X 7 Security Service DDOS WAF IDS IPS Network ACL Internet Gateway Kubernetes Container Network ACL External LB Internal LB Network ACL Cloud Connect Cloud DB Network ACL VPC Peering ACG DR-VPC 금융 DR ACG ACG VPC Peering Dev-VPC( 개발 / 테스트 /QA) ACG DMZ ACG ACG Internal Hybrid Peering Hybrid Hosting Network ACL Network ACL Hybrid Peering Network ACL Network ACL Network ACL Network ACL Hybrid Peering Hybrid Hosting NCP Backbone

28 금융클라우드 클라우드상품지속확대 퍼블릭클라우드 18 개영역 132 개서비스및상품제공중

29 미래금융서비스를위한클라우드전략 네이버클라우드플랫폼상품들을활용한금융데이터기반혁신서비스제공 금융서비스 지급결제은행서비스자본시장투자관리보험 Fintech Hybrid AI / ML Chatbot Clova Face Recognition Clova Speech Recognition Clova Speech Synthesis Pose Estimation Object Detection CaaS (Cloud as a Service) Big Data AI Suite Data Suite Cloud Hadoop GPU Server Object Storage Tensor Flow Server Elastic search Service TensorFlow Cluster Cloud Search 민간클라우드 공공 / 의료클라우드 고객 IDC Community Cloud Compliance 금융클라우드 Hybrid Connection CaaS Solution

30 감사합니다.

Data Industry White Paper

2017 2017 Data Industry White Paper 2017 1 3 1 2 3 Interview 1 ICT 1 Recommendation System * 98 2017 Artificial 3 Neural NetworkArtificial IntelligenceAI 2 AlphaGo 1 33 Search Algorithm Deep Learning IBM