데이터 결합, 신용평가 모델 개발 위해 진행
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데이터 결합, 신용평가 모델 개발 위해 진행
  • 김선애 기자
  • 승인 2021.08.12 14:45
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금융보안원 진행한 데이터 결합 사업 21%, 신용평가 모델 위해 진행
맞춤형 금융 서비스 개발 및 제안·관광객 소비형태 분석 등 성공 사례 다수

[데이터넷] 개인정보와 신용정보 등 다양한 정보를 결합해 새로운 서비스를 제공할 수 있도록 지원하는 데이터 결합 사업의 성공 모델이 속속 등장하고 있다. 금융보안원(원장 김영기)은 데이터 전문기관 지정 1년간 수행한 사업을 분석한 결과, 데이터 결합 산출물을 활용한 주요 목적은 신용평가 모델을 개발하기 위한 것이었으며, 결합의뢰 데이터를 제공한 비율 역시 신용평가사가 가장 맣았다.

금융보안원이 8월 5일 기준 수행 완료한 데이터 결합 사업은 33건, 진행중인 것이 6건이며, 익명처리 적정성 평가 완료 34건, 진행 1건이다. 금융∙유통∙통신·공공 등 다양한 산업군에서 데이터 결합을 신청하고 있으며 올해 2분기부터 크게 증가하고 있다.

금융보안원은 지난 1년간 신용평가, 핀테크 등 총 41개 기관이 113건의 결합의뢰데이터를 제공했고 은행, 신용평가 등 27개 기관이 결합산출물을 받아 분석∙활용하고 있다.

데이터 결합의 주요 목표는 신용평가 모델 개발이었고, 신용평가회사의 데이터 결합 참여가 가장 활발하게 이뤄지고 있다. 결합건별 참여기관수는 평균 3개이며, 최대 7개 기관의 결합 사례도 있는 등 다자간 결합이 증가하는 추세다. 결합에 참여했던 기관이 재참여하는 비율은 39%다.

금융보안원의 데이터 결합 활용 사례를 예로 들어보면, 핀테크사 고객 결제∙행동 정보와 은행의 여∙수신 정보를 결합하는 맞춤형 금융 서비스를 개발해 금융이력이 부족한 고객 대상별로 다양한 금융 서비스 제공한 것이 있다.

공공기관 화물차 운행 정보와 CB사의 신용정보를 결합해 합리적 신용평가 모델 개선, 맞춤형 신용 대출 등 합리적인 금융 상품을 제공한 사례도 좋은 반응을 이끌어냈다. 카드사 결제 정보와 고객 기지국 접속 정보를 결합해 고객 특성을 분석하고, 관광객 소비형태를 분석해 제공한 사례도 있다.

익명처리 적정성 평가는 카드사(63%)와 증권사(29%)에서 주로 의뢰했다. 전체 평가 신청 중 거의 절반(49%)은 동일 구조 데이터에 대한 매주, 매월 등 주기적∙반복적인 평가로, 평가 절차를 간소화해평균 으로 3일 이내 평가를 완료했다.

한편 금유보안원은 지난 1월 데이터전문기관 포털을 개설하고, 신청부터 적정성 평가까지 데이터 결합 서비스를 원스톱으로 편리하게 제공하고 있다. 3월 원격분석 시스템을 개설해 데이터 반출 없이 분석할 수 있게 해 데이터 보호 수준을 한층 더 높였다.

합률을 높이기 위해서는 다수의 결합키를 이용해야 하고, 이를 위한 고도의 시스템과 전문인력이 필요하다. 금융보안원은 고도화된 데이터 결합 시스템을 갖추고 있으며, 이 분야의 전문인력을 보유해 대용량·복잡한 결합요구사항을 처리하고 있다. 최대 15개 결합키를 이용한 데이터 결합 사례도 있다.

금융보안원은 제출자료 간소화와 화상회의 도입 등 간결한 절차를 통해 평균 소요기간을 약 3주로 단축하여, 이용자에게 데이터 결합 결과를 신속하게 제공하고 있다.


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