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금융 서비스 업계의 비즈니스 분석 현황

미래의 요구를 충족시키기 위해 현재 어떻게 준비하고 있는지 살펴봅니다

InformationWeek 금융 서비스 회사 설문 조사
저자 Peggy Bresnick Kendler

대부분의 금융 업계는 기하 급수적으로 증가하는 데이터와 복잡한 분석 작업의 처리 지연문제를 해결하기 위해 아무런 준비도 하지 않고 있습니다. 본 보고서는 다양한 유형의 리스크에 대한 금융 서비스 회사들의 자세와 접근 방식, 이들의 현 분석 플랫폼과 인프라 그리고 미래의 비즈니스 목표 및 요구를 충족시키기 위해 증가하는 데이터 용량과 리스크를 어떻게 관리할 것인지에 대한 현재의 계획에 대해 살펴봅니다.

매수 부문과 매도 부문 투자 회사들은 기업 전반에 걸친 비즈니스 분석을 실시할 때 많은 어려움에 봉착하게 됩니다. 규모가 크고 복잡한 분석을 실시할 수 있는 역량의 부재로 인한 문제뿐 아니라 확장성, 유연하지 못한 아키텍처, 컴퓨팅 리소스에 대한 잦은 경합 및 기존 하드웨어 용량의 비효율적 활용은 오늘날의 기업들에게 많은 문제를 안겨주고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기업들은 분석을 활용하고 데이터 통합을 개선시켜 현재와 미래의 요구 사항을 충족시킬 수 있는 방법을 모색하고 있습니다.

하지만, 2010년 7월에 실시한 InformationWeek 금융 서비스 회사 설문 조사에 의하면, 대부분의 금융 회사들은 복잡한 분석 작업에 소요되는 데이터 처리 지연 문제와 데이터 복잡성 및 데이터 증가로 인해 현 분석 플랫폼과 인프라를 계속 유지할 수 없을 것이라 생각하고 있었습니다. 응답자들은 확장성 문제 외에도 데이터 관리에 관한 여러 가지 문제들을 안고 있다고 답했습니다. 조사 결과에 따르면, 금융 기관들은 효율성을 높이고 리스크를 관리하며 규정을 준수하고 경쟁 우위를 차지하는데 있어서 반드시 필요한 다양한 비즈니스 분석을 실시할 수 있는 컴퓨팅 능력이 충분하지 못한 상황이었습니다.

TABB Group의 컨설팅 부문 파트너 및 글로벌 총괄 책임자인 Robert Iati는 “조사 결과에 따르면 기업은 자신들의 인프라가 시장 변화와 속도를 따라가지 못하고 있기 때문에 적절한 준비를 갖추지 못하고 있는 것으로 인식하고 있다고 밝히고 있습니다.”라고 말합니다.

InformationWeek 금융 서비스 설문 조사에 의하면, 대기업은 “확장 가능한 환경을 갖추고 있지 못하다”라고 답했으나 중소 규모의 기업은 이에 대한 염려가 다소 덜 한 편이라고 합니다. 하지만 소기업과 대기업들 모두 “유연하지 못한 아키텍처”에 대해선 우려를 나타냈습니다.

매수 부문과 매도 부문 응답자들 간에도 주목할만한 차이점이 있었습니다. 매수 부문 응답자들은 확장 가능한 환경을 갖추고 있지 못하다고 답한 반면 매도 부문 기업들은 인프라를 확장시키고 용량을 늘릴 수 있는 리소스를 보유하고 있다고 믿고 있었습니다. 매도 부문이 이러한 문제를 염려하는 이유는 훨씬 다양한 제품들에 대해 더 자주 분석을 실시해야 하는 특성 때문일 것이며 반면 매수 부문 기업들은 매도 부문에 비해 분석을 덜 실시하며 특정 자산 집단에 대해서만 분석을 실시하기 때문에 컴퓨팅 능력에 대한 경합이 덜한 편입니다.

데이터 사일로(Silo) 문제
응답자의 회사들은 사일로 형태의(한정된 분야에서 좁은 시야를 가진채 사용되는 형태의)
데이터 소스, I/O 병목 현상과 네트워크 대역폭 문제로 인한 제약, 데이터 액세스나 공유를 금지하는 정책에 관련된 문제를 안고 있다고 답하였으며 분리된 데이터는 매수 및 매도 부문의 설문 참가자 대부분이 안고 있는 문제점이었습니다.

그림1. 데이터 품질 측면에서의 가장 큰 문제는 지나치게 많은 데이터(예. 시장 데이터의 증가)와 분석 소프트웨어의 비유연성입니다.

데이터 액세스 및 통합 부문에서는 매수 부문 업체의 3분의 2(66%)와 매도 부문 업체의 절반 이상(55.7%)이 분리된 데이터 소스로 인한 어려움을 겪고 있다고 답했습니다.  매수 부문과 매도 부문 기업들 모두 데이터 액세스 또는 공유를 금지하는 정책과 I/O 병목 현상 및 네트워크 대역폭 문제에 기인한 제약으로 인해 큰 어려움을 겪고 있었습니다.

위기의 시기를 겪고 나면 경영진과 이사회는 리스크 데이터를 전사적으로 파악할 수 있는 더 나은 방법을 요구하기 때문에 데이터 액세스와 통합 불능은 회사에 심각한 문제를 야기시키게 됩니다. 따라서 사업부, 지역 및 금융 기관 전체의 데이터와 리스크를 포괄적으로 파악할 수 있는 능력이 크게 요구됩니다. 이를 위한 첫 번째 단계는 여러 소스의 데이터를 함께 모을 수 있는 기능을 개발하는 것입니다.  

SAS의 글로벌 금융 서비스 산업 마케팅 관리자인 David M. Wallace는 “금융 위기의 시기에 기업들이 직면하는 문제들을 살펴보면, 특히 리스크 관리 분야에서 금융 기관들은 분리된 데이터 및 분리된 리스크 응용 프로그램으로 인한 어려움이 가장 큰 것으로 나타났습니다.”라고 말합니다.

금융 기관들은 확장 가능한 환경의 부재와 유연하지 못한 아키텍처로 인한 제약뿐 아니라 분석 소프트웨어의 비유연성으로 인한 문제도 안고 있었으며 이러한 분석 소프트웨어들 중 일부는 지난 몇 년 동안 데이터 용량이 기하 급수적으로 증가하기 전에 개발되고 구현된 것들이었습니다.  

TABB Group의 Iati는 “오늘날, 조직들은 매수 부문과 매도 부문 기업들이 안고 있는 데이터 문제를 해결할 수 있는 좀 더 유연한 인프라와 플랫폼을 필요로 하며 여기에는 빠른 속도로 증가하는 데이터 용량에 대한 관리 능력도 포함됩니다. 우리는 이제 초 단위가 아닌 마이크로초 단위의 빠른 속도로 데이터 관리를 측정하고 있지만 우리의 현 인프라는 이러한 작업을 지원할 유연성과 확장성이 부족합니다.”라고 말합니다.

데이터 품질 관련 문제에 대해 질문했을 때, 매수 부문 응답자들은 지나치게 많은 업계 데이터를 다루고 있다고 답했습니다. 매도 부문 응답자들도 업계 데이터의 증가로 인한 어려움을 겪고는 있지만 분석 소프트웨어의 비유연성이 더 큰 문제라고 답했습니다.

설문에 참가한 모든 규모의 회사들은 확장 가능한 환경의 부재, 유연하지 못한 아키텍처, 규모가 크고 복잡한 분석의 어려움 그리고 기존 하드웨어 용량의 비효율적 활용으로 인해 기업 전체가 어려움을 겪고 있다고 답했습니다. 하지만, 중간 규모 회사의 설문 응답자 중 대략 4분의 1 역시 제한된 컴퓨팅 용량(24.5%), 컴퓨팅 리소스에 대한 잦은 경합(26.5%), 그리고 수요가 가장 높은 시간대에는 계산을 수행할 수 없다는 점(28.6%)을 문제로 지적하였습니다.

Platform Computing의 금융 서비스 산업 마케팅 책임자인 Jeff Hong은 다음과 같이 말합니다. “조사 결과는 모든 규모 특히 중간 규모의 회사들이 직면한 문제점들을 보여주고 있습니다. 증가하는 중간 규모의 회사들은 대기업들과 동일한 분석 문제를 안고 있지만 현재 이를 해결할 수 있는 대기업 수준의 계산 인프라와 리소스를 갖추고 있지 못합니다. 대기업들과는 달리, 중간 규모의 회사들은 분석을 위해 이러한 리소스를 효율적으로 관리할 수 있는 고성능 클러스터와 그리드 소프트웨어를 갖고 있지 않습니다.”

             

그림 2. 응답자의 3분의 2가 자사의 현 분석 능력에 대해 확신하지 못하고 있습니다.

금융 회사들은 급격한 데이터 증가 문제에 직면해 있습니다
조사 결과에 의하면, 대부분의 금융 회사들은 끊임없이 증가하는 데이터를 처리할 준비가 되어 있지 않다고 답하고 있습니다.  

매수 부문(37.5%)과 매도 부문(34%)의 응답자들 중 대략 3분의 1은 복잡한 분석 작업에 소요되는 데이터 처리 지연 문제를 해결하고 데이터 용량이 증가하더라도 자사의 분석 플랫폼/인프라가 현재 및 미래의 요구 사항을 충족시킬 수 있을 것이라 믿고 있습니다. 하지만, 나머지 3분의 2의 응답자들은 현 분석 플랫폼/인프라가 장기적으로 유지될 수 있을 지에 대해 확신하지 못했습니다.
 
Wallace는 “매수 부문과 매도 부문 간의 차이점은 우리의 예상과 같았습니다. 분석 인프라에 대한 매도 부문의 요구 사항이 다소 까다로웠는데 이는 매도 부문이 Prime brokerage(우량 고객 위탁 매매) 및 기타 서비스의 일환으로써 매수 부문을 대신하여 분석을 실시하기 때문입니다. 매수 부문과 매도 부문 모두 미래의 요구 사항을 충족시키기 위해선 분석 인프라를 개선해야 할 여지가 많이 남아있습니다.”라고 말합니다.

문제는 회사의 전반적인 리스크 관리 방식에 일부 기인하게 될 것입니다. 놀랍게도, 조사 결과에서는 매도 부문 회사의 5분의 1(20%)과 매수 부문 회사의 4분의 1(28%) 이상이 유동성 리스크 분석을 전혀 실시하지 않거나 요청 시에만 분석을 실시한다고 답했습니다. 매수 부문 회사의 36%와 매도 부문 회사의 30%가 특별한 경우에 한해서만 거래상대방 리스크(Counterpart Risk) 분석을 실시하거나 전혀 실시하지 않았습니다. 그리고 매수 부문 회사의 30%와 매도 부문 회사의 20%는 요청이 없는 한 운영 리스크 분석을 실시하지 않았습니다.  

유동성은 최근 금융 위기 동안 가장 중요한 문제였기 때문에 급변하는 시장의 경우에는 유동성 리스크 분석을 좀 더 자주 실시해야 할 것입니다. Wallace는 “유동성을 늘려야 하지만 월 스트리트의 위기가 끝날 때까지 이 사실을 모르는 회사들은 심각한 문제를 겪게 될 것입니다. 거래상대방 리스크와 운영 리스크 분석 역시 마찬가지입니다. 이는 금융 회사들이 정확하게 파악하고 있어야만 하는 분야입니다. 제대로 파악하지 못한다면 오늘날 금융 업계에 끔찍한 결과가 초래될 수 있습니다.”라고 지적합니다.

TABB Group의 Iati는 “2년 전 발생된 사건들로 인해 금융 서비스 업계의 모든 사람들이 리스크에 중점을 두고 있습니다. 따라서 여러분은 대부분의 금융 회사들이 매일 혹은 한 달에 한번씩이라도 정기적으로 리스크 분석을 실시하고 있을 것이라 생각할 것입니다. 하지만 현실은 그렇지 못합니다.”라고 설명합니다.

그림 3. 앞으로는 많은 회사들이 운영 리스크, 유동성 리스크 및 거래상대방 리스크에 더 주력하게 될 것입니다.

성능 강화
금융 회사들은 향후 자사의 분석 활용도 수준을 유지하거나 극대화해야 한다는 사실을 인지하고 있습니다. 대부분의 설문 응답자들은 유동성 리스크, 거래상대방 리스크, 운영 리스크 및 기타 분야에 지속적으로 주력하고 있다고 답했습니다.

리스크 분석에 더 주력하게 된 데에는 강력한 규제가 한 몫을 하고 있습니다. Iati는 “워싱턴에서 발표되는 다소 제한적인 법안은 좀 더 책임감 있는 은행으로 만들기 위한 방법을 모색하고 있습니다. 그 결과, 은행에서 실시되는 전반적인 분석 작업이 증가하고 특히 리스크 분석이 증가하게 될 것입니다.”라고 말합니다.

유동성 리스크는 매수 부문과 매도 부문 회사들이 모두 향후 12개월 동안 분석이 늘어나야 한다고 언급한 부문입니다. 흥미로운 사실은 매수 부문이 분석을 주력해야 할 최우선 순위로 운영 리스크를 꼽았다는 점입니다. SAS의 Wallace는 이러한 현상이 Bear Stearns와 Lehman Brothers가 무너진 이후 많은 회사들이 경험했던 Prime brokerage(우량 고객 위탁 매매) 서비스의 붕괴에 원인이 있다고 말합니다.

Wallace는 “이러한 두 가지 사건들과 더불어 매도프 스캔들이 세상에 알려진 후 투자자들의 질문이 시작되면서 매수 부문 회사들은 자사의 인프라, 규정 준수 수준 및 투자자 보고 수준에 대해 훨씬 성실한 자세를 취하게 되었습니다.”라고 지적합니다.

하향식 분석(Top-down)
설문 조사 결과에 의하면, 기업의 최고 경영진들이 리스크를 모니터링하는데 있어서 훨씬 적극적인 역할을 하고 있는 것으로 나타났습니다. 매수 부문 응답자의 57%가 경영진이 비즈니스 분석을 개선하는데 가장 큰 관심을 보이고 있다고 답했으며 매도 부문 응답자 역시 절반 이상이 이와 같이 답했습니다.  

TABB Group의 lati는 “2008년 9월의 위기 이후 최고 경영진들이 매일 어떤 일이 벌어지고 있는지를 사실상 모르고 있다는 사실에 주목하게 되었고 이는 비즈니스 분석을 늘리게 된 동인이 되고 있습니다”라고 말합니다.

리스크와 비즈니스 분석에 대한 관심이 높아지면서 금융 회사들은 정보에 대한 우수한 심층 분석을 제공해주는 다양한 도구와 기술을 모색하고 있습니다. 설문 응답자들을 통해 가까운 미래에 비즈니스에 도움을 줄 수 있는 모든 형태의 분석에 대한 요구가 클 것으로 파악되었습니다.

매수 부문의 경우, 복잡한 이벤트 프로세싱(CEP)과 실시간 스트리밍 분석은 기술 회사들이 향후 2년 내에 구매하고자 하는 목록들 중 1순위를 차지하고 있습니다. 실제로, 매수 부문 응답자의 3분의 2(66.7%)는 회사가 이러한 기술에 투자할 것이라고 답했습니다. 매수 부문 회사의 절반 이상(58.5%)이 2012년 중반에는 클라우드 컴퓨팅에 투자를 하거나 이를 고려하고 있다고 말했으며, 59.5%는 GPU를 선택할 것으로 생각하고 있었으며 52.7%는 더 빠른 서버 클러스터에 투자하게 될 것이라 말했고 54.9%는 그리드 컴퓨팅 기능에 투자를 하게 될 것으로 생각했으며 61.3%는 2년 이내에 비즈니스 분석 도구나 솔루션을 구매하려는 계획이 있다고 답했습니다. 매도 부문 회사들의 경우엔 클라우드 컴퓨팅에 투자할 것이라는 답변이 제일 많았습니다. 실제로, 매도 부문 회사의 54.7%가 2년 이내에 클라우드에 투자할 것을 고려하고 있다고 말했습니다. 매도 부문 회사의 절반 이상(54.3%)이 2년 이내에 비즈니스 분석 도구나 솔루션을 구매할 가능성이 있다고 응답했으며 이 그룹은 이 외에도 다양한 기술들을 고려하고 있었습니다.

Platform Computing의 Hong은 “상당히 많은 서버를 보유하고 있지만 이를 충분히 활용하지 못하고 있거나 동일한 리소스에 대해 여러 사업부가 경합을 벌이는 회사는 그리드를 고려해볼 만 합니다. 그리드 컴퓨팅은 작업부하 균형을 지능적으로 관리하고 우선 순위에 따라 리소스를 빌려오거나 임대할 수 있도록 합니다.”라고 말합니다.

Hong은 “대형 은행들과 일부 중간 규모의 은행들은 이미 클러스터와 특정 형태의 그리드 소프트웨어를 갖추고 있을 가능성이 있으므로 이러한 회사들 중에서 새로운 고객을 창출할 기회는 적습니다. 하지만 이들은 향후 그리드 소프트웨어의 활용을 기업 전체로 확대시키게 될 것입니다. 일례로, 이들은 그리드와 클러스터 소프트웨어를 이용하여 복잡한 계산을 처리하고 있으며 파생 상품과 고정 수입 상품 거래를 위해 확장성과 작업부하 관리 기능을 이용하고 있습니다. 그리고 이들은 현재 거래 외 다른 분야의 컴퓨팅 및 확장 문제를 해결하기 위해 소프트웨어를 활용할 방법을 모색하고 있습니다.”라고 덧붙였습니다.

중간 규모의 회사들은 향후 2년 내에 그리드 소프트웨어를 추가하게 될 것으로 나타났습니다. 이러한 변화를 가져다 줄 주요 동인들 중 하나는 실시간 분석에 대한 요구일 것입니다. 설문 조사에서 밝혀진 바와 같이 중간 규모의 회사들은 미들 오피스 관리에 역점을 두기 때문에 사전 거래 및 유동성 리스크 분석을 도입해야 합니다. 그리드 소프트웨어를 도입하는 또 다른 이유는 비용, 공간 및 관리 문제로 인한 것입니다.  

중간 규모의 기업들 역시 대기업과 마찬가지로 리스크 관리, 데이터 분리 및 제한된 컴퓨팅 능력과 같은 동일한 문제점과 복잡성을 갖고 있습니다.

 

그림 4. 대부분의 회사들은 새로운 분석을 위해 사내 및 Third Party 소스를 사용할 것입니다

Hong은 “서버를 추가하는 것은 복잡한 분석을 실시하기 위한 임시 방책으로써 최상의 방법입니다. 운영비, 공간 가용성 및 리소스 관리는 중간 규모 은행의 규모가 커지면서 겪게 될 문제들입니다. 따라서 그리드와 클러스터 소프트웨어는 분석 솔루션에 가장 필요한 부분이 될 것입니다. 이 그룹은 그리드와 클러스터를 추가해야 한다는 사실을 알고 있지만 당장 이를 구매할 예산이 부족합니다.”라고 설명합니다.

대부분의 금융 회사들은 이들에게 필요한 새로운 분석 또는 분석 인프라를 구축하기 위해 인하우스 시스템과 3rd Party 솔루션이나 외부 컨설턴트와 연계하는 방법을 모색할 것입니다. 매수 부문 응답자의 3분의 2(64%)가 복합 방식을 취하고 있다고 답했으며 14.1% 만이 독자적인 분석 솔루션을 개발하였다고 말했습니다. 매도 부문 응답자의 절반 이상(51.9%)은 이러한 방침을 취하고 있었으며 28.9%는 내부에서 분석 인프라를 개발하였다고 답했습니다.

매도 부문에서 내부 소스만 활용하는 비율이 높은 것은 독점적인 사내 개발이 상당히 빈번하게 이루어지는 이들의 전통적인 비즈니스 방식이 반영된 것입니다. Wallace는 “투자 금융 회사는 이를 경쟁 이점으로 생각하고 있습니다. 매수 부문의 특징은 Prime brokerage(우량 고객 위탁 매매) 서비스와 거래 흐름과 같은 부문을 위해 정기적으로 타사 리소스를 이용한다는 점입니다.”라고 말합니다.

Iati도 “과거 독자적인 아키텍처를 구축하는 방식을 선호했던 회사들이 타사 솔루션을 선택하고 있는데 이러한 솔루션이 과거 이들이 구축했던 아키텍처보다 우수하기 때문입니다. 이젠 직접 하는 것이 더 낫다고 말할 수 없을 것입니다.”라고 말합니다.

기업들이 인프라와 분석 기능을 강화하기 위해 직접 구축(DIY) 방식을 취하건 DIY와 타사 솔루션을 결합하는 방식을 취하건 상관없이, 모든 규모와 유형의 금융 서비스 회사들은 현재와 미래의 요구를 충족시키기 위해 투자를 늘리고 있습니다. 데이터 용량은 지속적으로 증가하고 리스크에 대한 관심은 줄어들지 않는 상황에서, 기업들은 현재의 요구 사항을 충족시킬 뿐 아니라 미래의 요구 사항을 충족시킬 수 있을 만큼 확장이 가능한 기능성을 구축해야 합니다.

분석 활용
요약하면, 이번 설문 조사를 통해 많은 금융 회사들이 확장성 부족, 유연하지 못한 아키텍처 및 기존 하드웨어 용량의 비효율적 활용 등의 문제를 안고 있다는 것을 알게 되었습니다. 현 경제 상황에서, 조직들은 증가하는 데이터 용량과 복잡한 분석 작업에 소요되는 처리 지연 문제를 해결할 수 있는 준비를 해야만 합니다. 하지만, 설문 참여자들에 의하면, 대부분의 금융 회사들이 적절한 준비를 취하고 있지 않다고 합니다.

현 경제 상황에선, 회사들이 자사의 리스크 관리 방식을 재검토하여 인프라가 동적인 시장 변화를 따라갈 수 있는지 혹은 발전을 저해할 것인지 확인해야 합니다. 금융 기관들은 리스크와 빠른 데이터 용량 증가 문제를 모두 관리하는 현 계획을 재검토하여 현재와 미래의 비즈니스 목표와 요구를 충족시킬 수 있는 준비를 해야 할 것입니다.

설문 조사 배경:
2010년 7월, InformationWeek Financial Services는 금융 서비스 네트워크 데이터베이스에 포함되어 있는 223명의 비즈니스 기술 의사 결정자들을 대상으로 설문 조사를 실시하였습니다. 이 그룹에는 매수 부문(자산 관리자 – 헤지 펀드, 자산 관리자 – 장기적 관리, 부유 고객 재산 관리/개인 은행)과 매도 부문 (중개인/딜러, 소매 위탁 매매 회사, 환전, ATS, 유동성 공급자)에 종사하는 118명이 포함되어 있습니다. InformationWeek Financial Services Research 연구는 금융 서비스 회사들이 오늘날의 고객 중심의 마케팅 문제를 어떻게 해결하고 있는지 조사하였습니다. 설문 응답자들은 다양한 분야의 금융 서비스 업계를 대표하고 있으며 대부분은 부유 고객 재산 관리/개인 은행과 중개인/딜러 업무를 수행하는 사람들이었습니다. 응답자의 55%는 매수 부문 회사에 근무하고 있으며 45%는 매도 부문 회사에 근무하고 있습니다. 응답자 조직의 45%는 500억 이상의 자산을 관리하고 있습니다. 설문 참가자들은 대개 IT 관리 업무를 담당하고 있으며 응답자의 23%는 최고 경영진 직함을 갖고 있습니다. 참가자 조직의 37%는 5,000명 이상의 직원을 보유하고 있으며 37%는 500명 이하의 직원을 보유하고 있습니다.

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