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산호 백
6 years ago
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1 간단하고빠르고쉬운비즈니스분석을위한 와 의동행 장용혁차장 IT 서비스부, KCB 1

2 목 차 1. KCB 소개 2. KCB 업무시스템특징 3. CB정보계추진배경 4. 프로젝트진행경과 5. 구축효과 2 The Best Practice CB

3 Credit Bureau 은행, 카드사, 보험사등다수의개인신용공여기관이개인신용을교환또는 공유할수있게하는일종의개인신용정보풀 (Pool) 을관리하는기관 CB 라는명칭은 1860 년미국뉴욕의은행등신용공여기관들이고객에대한신용정보를교환하기위해브룩클린에설립한신용조사국 (credit bureau) 에서도래 3 The Best Practice CB

4 Background 2003 년카드사의연체율 13.6% 로상승 신용불량자 370 만명, 신용카드관련신용불량자비율이약 2/3 차지 13.6% 9.0% 카드연체율 8.1% 5.2% 5.8% 6.6% 카드이용실적 ( 조원 ) 년말 2000 년말 2001 년말 2002 년말 2003 년말 2004 년말 4 The Best Practice CB

500억원국민은행, 신한은행, 하나은행, 서울보증보험, 농협, 우리은행, 외환은행, 경남은행, 광주은행, 신한카드 (LG카드), 삼성카드,

5 KCB 설립 선진신용인프라를구축하기위하여국내 19 개대형금융회사들이공동으로출자해설립한국내최초의선진국형개인신용평가전문회사 회사명 [ 국문 ] 코리아크레딧뷰로 [ 영문 ] Korea Credit Bureau 설립일 2005 년 2 월 22 일 인원 총 131 명 자본금 주주사 500억원국민은행, 신한은행, 하나은행, 서울보증보험, 농협, 우리은행, 외환은행, 경남은행, 광주은행, 신한카드 (LG카드), 삼성카드, 현대카드, 삼성생명, 삼성화재, 교보생명, 대한생명, 현대캐피탈, 한국기업평가, VISA Korea ( 총19개社 ) 5 The Best Practice CB

6 CB Business Process 개인신용정보제공기관 개인신용정보집중및수집기관 개인신용정보이용기관 금융기관 공공기관 신상정보대출정보카드개설정보카드거래정보장단기연체정보채무보증정보 세금체납정보파산정보소송정보 연체정보대출정보비금융기관 ( 대부업등 ) 전국은행연합회 (KFB) 채무불이행정보 ( 연체 90일이상 ) 대출정보및채무보증정보카드개설정보공공기록정보 ( 세금체납, 파산등 ) Credit Bureau (CB) KFB 채무불이행정보등상세대출정보및채무보증정보상세카드정보연체정보 ( 연체 5 일이상 ) Raw 데이터정제 / 가공 Credit report 데이터제공 신용평점 (CB Score) Raw 데이터 Raw 데이터 데이터제공 서비스제공 대출 / 카드사전심사채무불이행자필터링 부채상환의지예측 ( 승인 / 거절 ) 저신용자거절 금리, 한도설정 은행 / 카드 할부금융 보험 저축은행 / 대부업 6 The Best Practice CB

7 Service Map Credit Risk Management Fraud Risk Management Risk Evaluation 신용보고서 (Report) 개인신용평점 (Score) Fraud Detection GRAS Risk Alarm 파산예측평점 (BRS) 주의거래정보 신용요약정보 (CPS) Fraud Prevention GRAS+ Collection Empowerment 연체관리정보 Fraud Investigation 현장실사 Customer Value Improvement Strategy Decision Support Capability Measurement 소득추정 Credit Capacity Index Market Review 시장분석보고서 맞춤형시장분석보고서 DTI 추정 소득확인 (e-bridge) 시장전망보고서 KCB 브리프 Potential Value Measurement 대출수요평점 SEGi Solution All-In-One Relationship Maintenance i-bridge 7 The Best Practice CB

8 Service Map 8 The Best Practice CB

9 데이터현황 20~59 세경제활동연령인구거의모든금융거래내역을수집 ( 단위 : 명 ) 10 년 12 월말 Coverage 통계청인구 KCB 보유고객 38,097, % 48,874, 세이상 36,100, % 37,565,365 경제활동연령 (20~59 세 ) 30,876, % 30,021,803 ( 단위 : 백만원, 카드계좌수 ) 10년 12월말 Coverage 은행연합회 KCB 보유대출정보 663,521,880 84% 790,909,504 KCB 보유카드정보 71,058, % 76,712,673 9 The Best Practice CB

10 목 차 1. KCB 소개 2. KCB 업무시스템특징 3. CB정보계추진배경 4. 프로젝트진행경과 5. 구축효과 10 The Best Practice CB

11 Security ISO27001, PDCA Cycle, 전사보안팀 Data Life-Cycle( 수집 - 적재 - 가공 - 서비스 - 폐기 ) 의각단계별로 IT Infra Layer 별보안대책 11 The Best Practice CB

12 Data Quality Framework Data Governance Principle / Standard regulation / Strategy Process Data Organization Business Support Service Quality Service Quality Mgmt. Management System Organization CB Business Data Quality Data Lifecycle Data Quality Mgmt. Data Operation Mgmt. Data Quality Management System Data Specification Meta Data Mgmt. Data Platform DBMS Mgmt. Data Security Data Security DQM Process DQM Organization DQM System IT Infra Analysis technique Process based DQM Activities DQM Committee DQM Team EDA (Enterprise Data Architect) Meta Mgmt. Quality Mgmt. Dash Board Large-scale data Error Feedback Profiling Warning Monitoring Ruling 12 The Best Practice CB

13 Business Intelligence Business Insight / Customer Insight Rear View Current View Forward-Looking View What happened? How many, how often? Where exactly is the problem? Why is the happening What actions are needed? What will happen next What if these trends continue? What are the risks or opportunities? Data Information Knowledge Intelligence 13 The Best Practice CB

14 목 차 1. KCB 소개 2. KCB 업무시스템특징 3. CB정보계추진배경 4. 프로젝트진행경과 5. 구축효과 14 The Best Practice CB

15 KCB Business KCB = BI (Business Intelligence) 회사 경쟁력 수집 적재 검증 운영 가공 활용 쉽게, 단순하게, 유연하게, 정확하게, 적시에, 효율적으로, 유의성있는 15 The Best Practice CB

16 CB 정보계 Main Job CPS (Credit Profile Service) 항목산출 주민번호기관코드, 대출관련항목, 카드관련항목, 연체항목, 보증정보 --- Select Count, Max( 금액 ), Sum( 금액 ), Avg( 금액 ), 일자 대출건수, 대출금액, 잔액, 상환금액, 대출일자 -- 카드개설건수, 사용실적 ( 일시불, 할부 ), 현금서비스, 리볼빙, 카드사수, 한도소진율 -- 연체건수, 연체금액 ( 해제, 미해제 ), 상환금액, 해제기간 --- 보증건수, 보증금액, 보증기관수, 보증기간 --- From 고객 (3,500만건), 대출 (20억건), 카드 (40억건), Where 기간 ( 특정일자, 시계열소급 ) AND 대출 : 대출기관업종, 대출종류, 담보, 신용, 보증인 -- 카드 : 카드사용기관수, 청구, 결제 -- 연체 : 최초연체일, 연체해제일, 최장연체일, 업종, 거래형태, 상환방법 16 The Best Practice CB

17 CB 정보계 Main Job 정보계구축前 CPS (Credit Profile Service) 항목산출 정기 CPS 배치작업 ( 3,500 만고객 / 4,000 개항목 / 회원사별 ) 구분 2006 년 2007 년 방식 SQL File Processing Solution Oracle DataStage 산출시간 4 일 20 시간 17 The Best Practice CB

18 정보계구축前이슈 IT 이슈사항 배치작업생산성 업무부하 데이터정합성 서비스품질 단순데이터추출요청 ( 전체 ISR 의 33 %) IT 리소스효율성 기업경쟁력 현업이슈사항 분석업무생산성 IT 에대한불만 신규상품, 서비스 회원사의요청, 불만 18 The Best Practice CB

19 목 차 1. KCB 소개 2. KCB 업무시스템특징 3. CB정보계추진배경 4. 프로젝트진행경과 5. 구축효과 19 The Best Practice CB

20 구축준비 Biz 에적합한정보계시스템구축방안수립 정보계구축 Pre-Consulting 추진 국내외컨설팅업체입찰참여컨설팅추진취소 ( 국내업체 : CB Biz 이해부족, 국외업체 : IT환경, 문화이해부족 ) ~ 6 CB Biz 분석및최적의 IT 요건정의 자체인력추진, 사례, POC ~ 9 구축계획수립 (3 개월, 프로젝트 ) 목적 : Best Practice CB 정보계시스템의비전과중장기전략의수립시스템의효과적구축을위해체계적인수행계획을수립하여시행착오최소화수행인력 : 자체 + 외부컨설턴트 20 The Best Practice CB

21 구축준비 구축계획주요내용 Phase I. 정보계구축전략정의 Phase II. 정보계구축방안정의 Phase III. 구축계획수립 Strategy View To-Be View Planning View 0. 프로젝트계획수립 5. IT Architecture 정의 (To-Be) 9. 구축계획수립 1. 현행업무및시스템현황분석 2. 분석요건정의 4. DW VISION 도출및활용전략 6. 데이터품질관리방안수립 7. ETL/Batch 방안정의 8. 서버 /DBMS 선정방안수립 MAN H/W,S/W COST 3. 국내. 외 Best Practice 21 The Best Practice CB

22 구축준비 CB Biz Critical Factor 구분금융권 C B 용도분석대상유형데이터량 기업내의사결정지원 (MIS,CRM,ABM,BSC,RISK,CSS - - ) Width 복잡 / Object 수다수 특화된데이터분석 Depth 단순 / 데이터대용량 시계열성기준고정시점기준다양, 데이터소급 사용자다수, 숙련도다양소수의전문분석가 성능충분조건필수, 속도가경쟁력 22 The Best Practice CB

23 제품선정 선정과정 BMT 요건확정 9월 SQL, Table, Data, Result / Result 이외모두변경가능 ( 제품에최적화가능 ) DW 벤더협의 BMT 요건확인후일부벤더참가포기의사표시 Netezza 발견 - 가트너 DW 시장조사서 기존제품 10 배 ~ 100 배속도 Netezza, Greenplum Contact Netezza Korea 확인 Greenplum Drop 23 The Best Practice CB

24 제품선정 Netezza POC POC 요청 (Netezza Korea 미국 BMT 중 ) POC 요청 (Netezza Korea 국내도착 ) POC 진행 Netezza 입찰참여요청 - 설득 Netezza 회사분석 : 임원진, 재무제표, 주가추이, 향후생존가능성등 입찰진행 - BMT 포함 Netezza NPS10100 : MS 1위업체컨소시엄 Netezza 선정도입완료 (12월) 24 The Best Practice CB

25 제품선정 선정사유 보편성 < CB Biz 에맞는정보계 Solution Biz 분석및요건확정 Open to any platform - 기존제품 (4) + 국외 (2) POC, BMT 데이터적재성능, CPS 항목 ( 유형별 10 개 Query) 산출성능, H/W 안정성검증 Netezza 선정 성능 > 안정성, 평판, 기술지원 CB 비즈니스최적의정보계 Solution > 국내최초도입 Risk 다양한요청에유연하고빠르게산출하기위한중간단계가최소화될수있는구조 기타 Mission-Critical (X), 직원자신감, Visionary 25 The Best Practice CB

26 정보계시스템구축 기간시스템이단일시스템이므로통합보다는 Usability 개선에초점 적재중심 -> 서비스중심명시적시계열속성추가 -> 과거시점회귀용이분산, 중복된엔티티및속성주제영역별로재구성정규화, 역정규화 계좌연체잔액실적 계좌정보실적정보연체정보 중복데이터존재 재분류 연체금액 총상환금액 정렬 통합 운영 DB 마스터 DB 26 The Best Practice CB

27 정보계시스템구축 대출총잔액항목의산출예 동일한장비에서산출시최소 2 배이상성능향상 Netezza 도입효과와결합되어최대 10 배정도의성능향상효과 산출프로그램작성시최소 3 배이상생산성향상 Before SELECT B1_CUST_NO,, SUM(CASE WHEN B2_ACCT_STAT_CD!= '00' THEN 0 WHEN B2_TX_TP_CD IN ('3','6') THEN CASE WHEN D0_MGT_ACCT_NO IS NOT NULL AND D2_MGT_ACCT_NO IS NULL THEN D0_LN_BAL WHEN D0_MGT_ACCT_NO IS NULL AND D2_MGT_ACCT_NO IS NOT NULL THEN D2_LN_BAL WHEN D0_MGT_ACCT_NO IS NOT NULL AND D2_MGT_ACCT_NO IS NOT NULL THEN CASE WHEN D0_REG_CAUS_OCR_DT >= D2_REG_CAUS_OCR_DT THEN D0_LN_BAL ELSE D2_LN_BAL END ELSE 0 END ELSE CASE WHEN D2_MGT_ACCT_NO IS NOT NULL AND D1_MGT_ACCT_NO IS NULL THEN D2_LN_BAL WHEN D2_MGT_ACCT_NO IS NULL AND D1_MGT_ACCT_NO IS NOT NULL THEN D1_LN_BAL WHEN D2_MGT_ACCT_NO IS NOT NULL AND D1_MGT_ACCT_NO IS NOT NULL THEN CASE WHEN D2_REG_CAUS_OCR_DT >= D1_REG_CAUS_OCR_DT THEN D2_LN_BAL ELSE D1_LN_BAL END ELSE B2_LN_CONT_AMT END END) LN_BAL FROM ( SELECT B1_MGT_ACCT_NO MGT_ACCT_NO, MAX(B1_CUST_NO) B1_CUST_NO, MAX(B2_TX_TP_CD) B2_TX_TP_CD, MAX(B2_ACCT_STAT_CD) B2_ACCT_STAT_CD, MAX(B2_LN_CONT_AMT) B2_LN_CONT_AMT, MAX(KCB_JB_TP_CD) KCB_JB_TP_CD, MAX(D2_MGT_ACCT_NO) D2_MGT_ACCT_NO, MAX(D2_LN_BAL ) D2_LN_BAL, MAX(D2_REG_CAUS_OCR_DT) D2_REG_CAUS_OCR_DT, MAX(D1_MGT_ACCT_NO) D1_MGT_ACCT_NO, MAX(D1_LN_BAL ) D1_LN_BAL, MAX(D1_REG_CAUS_OCR_DT) D1_REG_CAUS_OCR_DT, MAX(D0_MGT_ACCT_NO) D0_MGT_ACCT_NO, MAX(D0_LN_BAL ) D0_LN_BAL, MAX(D0_REG_CAUS_OCR_DT) D0_REG_CAUS_OCR_DT FROM ( SELECT B1_MGT_ACCT_NO B1_MGT_ACCT_NO, MAX(B1_CUST_NO) B1_CUST_NO, MAX(B2_TX_TP_CD) B2_TX_TP_CD, MAX(B2_ACCT_STAT_CD) B2_ACCT_STAT_CD, MAX(B2_LN_CONT_AMT) B2_LN_CONT_AMT, MAX(D2_MGT_ACCT_NO) D2_MGT_ACCT_NO, MAX(D2_LN_BAL ) D2_LN_BAL, MAX(D2_REG_CAUS_OCR_DT) D2_REG_CAUS_OCR_DT, MAX(D1_MGT_ACCT_NO) D1_MGT_ACCT_NO, MAX(D1_LN_BAL ) D1_LN_BAL, MAX(D1_REG_CAUS_OCR_DT) D1_REG_CAUS_OCR_DT, MAX(D0.MGT_ACCT_NO) D0_MGT_ACCT_NO, TO_NUMBER(SUBSTR(MAX(D0.DLQ_OCR_DT TO_CHAR(D0.LN_BAL,'FM ')),9)) D0_LN_BAL, MAX(D0.REG_CAUS_OCR_DT) D0_REG_CAUS_OCR_DT FROM ( SELECT B1_MGT_ACCT_NO B1_MGT_ACCT_NO, MAX(B1_CUST_NO) B1_CUST_NO, MAX(B2_TX_TP_CD) B2_TX_TP_CD, MAX(B2_ACCT_STAT_CD) B2_ACCT_STAT_CD, MAX(B2_LN_CONT_AMT) B2_LN_CONT_AMT, MAX(D2_MGT_ACCT_NO) D2_MGT_ACCT_NO, MAX(D2_LN_BAL ) D2_LN_BAL, MAX(D2_REG_CAUS_OCR_DT) D2_REG_CAUS_OCR_DT, MAX(D1.MGT_ACCT_NO) D1_MGT_ACCT_NO, TO_NUMBER(SUBSTR(MAX(D1.REG_CAUS_OCR_DT LPAD(TO_CHAR(D1.SEQNO),5,'0') TO_CHAR(D1.LN_BAL,'FM ')),14)) D1_LN_BAL, SUBSTR(MAX(D1.REG_CAUS_OCR_DT LPAD(TO_CHAR(D1.SEQNO),5,'0')),1,8) D1_REG_CAUS_OCR_DT FROM ( SELECT B1_MGT_ACCT_NO B1_MGT_ACCT_NO, MAX(B1.CUST_NO) B1_CUST_NO, MAX(B2_TX_TP_CD) B2_TX_TP_CD, MAX(B2_ACCT_STAT_CD) B2_ACCT_STAT_CD, MAX(B2_LN_CONT_AMT) B2_LN_CONT_AMT, MAX(D2.MGT_ACCT_NO) D2_MGT_ACCT_NO, TO_NUMBER(SUBSTR(MAX(D2.REG_CAUS_OCR_DT LPAD(TO_CHAR(D2.SEQNO),5,'0') TO_CHAR(D2.LN_BAL,'FM ')),14)) D2_LN_BAL, SUBSTR(MAX(D2.REG_CAUS_OCR_DT LPAD(TO_CHAR(D2.SEQNO),5,'0')),1,8) D2_REG_CAUS_OCR_DT FROM ( SELECT B1.MGT_ACCT_NO B1_MGT_ACCT_NO, B1.CUST_NO, B2.TX_TP_CD B2_TX_TP_CD, B2.ACCT_STAT_CD B2_ACCT_STAT_CD, B2.LN_CONT_AMT B2_LN_CONT_AMT FROM TBKA50A B1, TBKA00A B2 WHERE B1.MGT_ACCT_NO = B2.MGT_ACCT_NO AND B2.ACCT_STAT_CD IN ( '00', '09') AND B1.TX_STAT_CD = '00' GROUP BY B1.MGT_ACCT_NO) A, TBKA10A D2 WHERE B1_MGT_ACCT_NO = D2.MGT_ACCT_NO(+) AND '00' = D2.TX_STAT_CD (+) GROUP BY B1_MGT_ACCT_NO) A, TBKA12A D1 WHERE B1_MGT_ACCT_NO = D1.MGT_ACCT_NO(+) AND '00' = D1.TX_STAT_CD (+) GROUP BY B1_MGT_ACCT_NO) A, TBKA59A D0 WHERE B1_MGT_ACCT_NO = D0.MGT_ACCT_NO(+) AND '00' = D0.TX_STAT_CD (+) GROUP BY B1_MGT_ACCT_NO) A, TBKA03A C1 WHERE B1_MGT_ACCT_NO = C1.MGT_ACCT_NO(+) AND '00' = C1.TX_STAT_CD (+) GROUP BY B1_MGT_ACCT_NO) GROUP BY B1_CUST_NO Now SELECT A.CUST_NO, SUM(DECODE(A.ACCT_STAT_CD, '09', 0, NVL(B.LN_BAL, 0))) LN_BAL FROM TBIA00A A, TBIA00D B WHERE A.MGT_ACCT_NO = B.MGT_ACCT_NO(+) AND A.B_END_DT = ' ' AND B.B_END_DT(+) = ' ' AND A.B1_TX_STAT_CD = '00' AND A.ACCT_STAT_CD IN ('01', '09') 27 The Best Practice CB

28 Data Mart soft type 보편적데이터마트방식 Hard-type 물리적데이터저장관리및적재프로세스필요 분석관점과새로운요건추가시물리적갱신필요 고정된관점의집계데이터로분석범위제한 DW 시스템구축 / 운영비용의 50% 이상소요분석결과 KCB 데이터마트방식 Soft-type 논리적 View와메타DB에등록된 Business logic 구성 물리적으로저장된집계테이블불필요 유연하고다양한관점에서분석가능 초기구축비용및구축후운영비용최소화분석결과 OLAP 응용프로그램 Adhoc Query OLAP AP Adhoc Query 물리테이블 논리 View Business logic 메타 ETL SQL 기반 DW 기반 DW 28 The Best Practice CB

29 목 차 1. KCB 소개 2. KCB 업무시스템특징 3. CB정보계추진배경 4. 프로젝트진행경과 5. 구축효과 29 The Best Practice CB

30 정보계구축효과 회원사서비스적시제공 회원사에대한고품질의서비스및시간단축 상품개발및분석생산성향상 데이터모델의유연성, 확장성, 시스템처리성능확보 서비스의일관성확보및품질향상 각서비스별로다르게개발되던플랫폼이정보계의이용으로동일한로직공유 서비스검증생산성증대 IT 인력및자원의운영효율성증대 IT 에대한자료추출요청 1 / 4 로감소 기업경쟁력 30 The Best Practice CB

31 정보계구축효과 배치, 분석성능향상 A 업무산출시간 9 시간 1.5시간 B 업무산출시간 20 시간 3 시간신한, 엘지통합작업 (1,300만명 2년치 CPS 소급요청 ) 과거 60일 5일 작업시간 Before Now 업무A 배치 업무B 배치 회원사요청 자료 산출시간 업무 C 마트생성시간 31 The Best Practice CB

32 정보계구축효과 Performance does matter!!!! 품질제고 : 1 회분석 10 회분석, 100 만 Sample 검증 전수 (3,500 만 ) 검증 지속적인데이터모델의진화촉진 : IT 관점 사용자관점계층확장 Value Creation: 신규서비스및비즈니스모델창출 (Market Dynamics) Biz / Customer Insight Enable 32 The Best Practice CB

33 정보계구축효과 KCB 와 Netezza 의동행 2008년도입및구축 2010년 NPS 버전업그레이드및압축도입 Usable space 30% 증가효과 2011년 Twinfin 12 도입신규분석업무증가및데이터량증가 Netezza 신기술 Twinfin 도입효과 데이터압축효과 ( 기존 NPS 대비 3배증가 ) 압축효과에따른성능향상 ( 최소 2배이상증가 ) 신규비즈니스창출기회 33 The Best Practice CB

34 34 The Best Practice CB

ecorp-프로젝트제안서작성실무(양식3)

ecorp-프로젝트제안서작성실무(양식3) (BSC: Balanced ScoreCard) ( ) (Value Chain) (Firm Infrastructure) (Support Activities) (Human Resource Management) (Technology Development) (Primary Activities) (Procurement) (Inbound (Outbound (Marketing