금융권의 금융데이터 분석 및 활용 (경제전망을 중심으로)

금융권의 금융 빅데이터 분석 및 활용(경제전망을 중심으로)

 

"데이터는 자산이다"

 

  지금 금융권에서는 금융 데이터를 활용하여 유의미한 데이터를 창출해내는 그 효과에 집중하고 있다. 금융권이라 함은 카드사, 보험사, 증권사, 시중은행 등을 포함하여 경제를 전망하는 한국은행, KDI 등을 포함한다. IT기술적인 관점에서 데이터의 저장과 분석기술, 빠른 프로세스 속도 등의 발전은 일반 사기업을 넘어 금융권에도 빅데이터와 인공지능(AI)에 대한 디지털 전환의 혁신을 불러일으키고 있다.

 

 

  과거 국내금융회사들은 데이터를 적재하고 안정적으로 분리보관하는데 주요 초점을 맞추고 있었다. 하지만 동 데이터가 유의미한 데이터를 창출할수 있음을 깨닫고 다양한 전략과 시도들이 구체화되기 시작했다. 실제로 이러한 시도들은 우리의 삶에도 어느정도 영향을 끼쳤다. 나의 금융거래 패턴에 맞는 카드를 추천해준다던가 혹은 구매이력이나 성향등에 따라 잘못된 결제내역을 실시간으로 차단하고 안내하는 등의 사례가 있다.

 

금융권의 금융데이터 분석과 활용의 중요성은 갈수록 커지고 있다.

  구체적으로 금융권의 빅데이터 분석은 어떻게 진행될까? 위에서 사례로 제시한 것 처럼 추천시스템이나 이상징후 탐지등에도 활용될 수 있지만 경제전망을 주요 논점으로 설정하고 이야기해보고자 한다. 경제에 있어서 현재의 경제상황을 인지하고 미래를 전망하는 능력은 매우 중요하다. 정확한 전망이 경제발전을 위한 다양하고 구체적인 대응을 가능케하여 금융시스템 자체의 안정을 유지할 수 있기 때문이다. 흔히 경제전망에 있어서는 과거데이터를 기반으로 현재 시점에서 측정가능한 데이터셋을 설정하고 이론적으로 설명가능한 경제적 모형을 적용하여 미래를 예측한다. 경제학자들이 중요시하는 부분은 바로 경제적인 모형과 이론이다.

 

AI 등 IT트랜드 기술은 경제전망에 도움을 줄 수 없을까?

  바로 이 "경제적 전망을 위한 모형"이 AI등의 다양한 IT트랜드 기술이 침범할 수 없었던 이유이기도 하다. 그 이유는 "경제적 전망을 위한 모형"은 현재 주어진 데이터의 의미와 미래를 전망하는데 어떠한 논리가 작용했다라는 것을 구체적으로 설명할 수 있기 때문이다. 물론 그과정중에 단서와 한계가 분명 존재하지만 경제학적으로 모순이 없고 누가 들어도 그럴듯한 수학적 논리를 근거로 탄생했기 때문이다.

 

 

  반면 빅데이터 분석을 통한 전망은 어떨까? 다양한 빅데이터 분석기법이 존재한다. 예를들어 연관성 분석(Association rule learning), 분류트리 분석(Classification tree analysis), 유전연산법(Genetic algorithm), 기계학습(Machine learning), 딥러닝(Deep learning) 등이 있다. 이는 그 분석기법 자체의 원리와 논리가 존재하지만 경제학자들이 전망하고자하는 경제수치(예를들어 GDP, 생산성 지표 등)에 직접적인 관계를 설명하기 어렵다. 또한 위에서 설명한 분석기법은 보통 단편적이지만 연쇄적이여서 흔히 내부를 모르는 <블랙박스>라고 설명되기도 한다. 빅데이터 분석을 통한 경제전망의 결과는 "정확히 설명할 방법은 없지만, 이렇게 전망한 결과는 꽤나 신뢰할만하다" 정도로 제시될 수 있다.

 

빅데이터 분석기법의 내부 로직은 섬세하게 설명될수 있을까?

  이러한 빅데이터 분석을 통한 전망의 한계점으로 기존에 경제학자들은 IT를 활용한 경제전망에 대해 부정적인 견해가 있었다. 이는 본인들의 경제학적 이론과 지식을 통한 전망의 영역을 침범한다고 생각했기 때문일 수 있다. 하지만 요즘에는 오히려 경제학자들이 빅데이터 분석 기술을 연구하고 학습하여 학문 간 융합을 이루어내기도 한다. (여기서 단순히 IT 데이터 분석가는 그 도구로써 전락할 수 있음을 인지해야 한다.) 경제와 IT기술을 융합하는 이러한 시도는 최근 잦아지고 있으며 그 가능성을 인정받고 있다.

 

 

  이에 단순히 R이나 Matlab 등에 의존하는 것을 넘어서 Python(파이썬)을 활용한 다양한 분석 라이브러리들도 활용중이다. 이후에는 Python과 Tensorflow 등을 활용하여 데이터를 예측하고 시각화하는 포스팅을 작성해보고자 한다.

 

네줄 요약

• 금융권의 빅데이터 분석은 추천시스템, 이상거래탐지, 경제전망 등 다양한 분야에서 시도중이다.
• 경제전망에 있어서 경제학자들은 그 경제적 구조와 원리에 의해 개발된 "경제적 모형"을 신뢰한다.
• IT빅데이터 분석기법은 컴퓨터 프로세서에 의해 처리되는 내부 원리는 설명하기 어려운 블랙박스인 경우가 많다.
• 경제학자들이 IT빅데이터 분석기법을 활용하여 블랙박스 문제를 해결하고 학문간 융합을 시도중이다.