디지털 트랜스포메이션을 위한 은행의 빅데이터 분석 플랫폼

글로벌 금융사들은 기존에는 찾아볼 수 없었던 새로운 시각으로 디지털 트랜스포메이션을 전개하고 있습니다. 수천만 명의 고객정보를 API화 해서 파트너사에게 API를 제공하고, 파트너사들은 자신의 고객과 함께 새로운 비즈니스를 하는 것입니다. 비즈니스로 얻는 수익을 플랫폼이 되는 은행들과 공유하면서 은행은 새로운 비즈니스 모델을 갖게 됩니다. 은행은 다른 은행과 통신사, 공공, 유통 영역까지 API를 확장함으로써 생태계를 강화, 확장할 수 있습니다. 이것이 바로 금융사 디지털 트랜스포메이션의 방향입니다. 그리고 이 기반이 되는 것이 고객이며, 고객을 잘 이해하기 위한 도구가 바로, 빅데이터 분석 플랫폼입니다.

기존에 사용하지 않았던 고객 빅데이터 정보(상담 정보, 고객 개개인의 트랜젝션 정보, 로그 정보)를 모아서 인사이트를 찾고, 이를 기반으로 고객행동을 예측하는 모델을 만들고, 배치화 해서 자동화하는 것. 고객 이해도를 높이기 위한 도구로서 NH농협은행은 빅데이터 분석 플랫폼을 구축했습니다.

NH농협은행 빅데이터 플랫폼 구축 배경

NH농협은행은 2016년, 4차 산업혁명에 맞는 새로운 금융서비스 개발을 위해 빅데이터, 딥러닝, AI를 4차 산업혁명을 이끄는 기술 기반으로 정의하고, 이러한 기술 기반을 은행 시스템에 적용할 수 있는 지를 POC 사업을 통해 점검했습니다. 약 3개월간 SAS와 함께 한 POC 사업을 통해 데이터의 가시성을 확보하고, 머신러닝 분석을 통한 모델이 기존 모델보다 월등히 높은 평가가 나오면서 본 사업을 추진하게 됐습니다. 본 사업은 빅데이터 분석 플랫폼과 머신러닝을 활용한 분석 모형을 개발하는 것으로, ▶빅데이터 분석기술 검증 ▶정형/비정형 고객 니즈 개발 ▶빅데이터 기반 신규 금융서비스 개발에 목적을 두었습니다.

본 사업을 통해 구축한 빅데이터 플랫폼으로 텍스트(콜센터의 STT 데이터, 컨택 정보 등), 로그 등 비정형 데이터를 사용하면서 고객의 분석변수 등이 확대됐고, 이로 인해 모형의 정확도와 설명 변수가 더욱 정교해졌습니다.

NH농협은행 빅데이터 플랫폼의 심장, SAS Viya 플랫폼

NH농협은행이 빅데이터 분석 플랫폼의 분석 솔루션으로 도입했던 SAS Viya 플랫폼을 도입했습니다. SAS의 ‘애널리틱스 라이프사이클(Data-Discovery-Development)’은 데이터를 정리-분석-적용하여 배치하고 자동화하는 모든 기능을 제공하여 보다 간편하게 분석 프로젝트를 수행할 수 있었습니다.

SAS Viya는 SAS 기술 기반의 최신의 검증된 알고리즘을 기반으로 제공합니다. 이 알고리즘을 통해 단일 플랫폼에서 머신러닝, 딥러닝, 텍스트 분석, 이미지 분석 등을 할 수 있습니다. SAS Viya의 오토튜닝 기능을 이용하면 다양한 모델을 적용하면서 성능이 가장 높은 모델을 제시해줍니다. 이때, 다양한 인터페이스를 제공하므로 대상자, 목적, 분석 수준에 따라 여러 UI를 편리하게 사용할 수 있었습니다.

또한 SAS Viya는 메모리 분석을 통해 데이터 처리 성능을 비약적으로 개선해줍니다. NH농협은행의 경우 하둡과 분석 엔진을 통해 각각 서로 로딩하여 분석합니다. 그 덕에 60기가 수준의 데이터가 2~3분 내 로딩되며, 쿼리를 돌릴 때 메모리상에서 분산처리 함으로써 초 단위의 결과를 볼 수 있습니다.

NH농협은행의 SAS Viya 도입효과

NH농협은행은 SAS Viya 기반의 빅데이터 분석 플랫폼 구축으로 다음과 같은 변화를 체감하고 있습니다.

  • 분석 시간이 아주 짧아졌습니다. 전행의 데이터를 적재하고 전처리한 데이터는 총 200TB에 이르는데, 이는 매일 전처리가 되고 있습니다. SAS Viya가 16대의 인메모리 분석을 병렬로 처리하는데, 3200만 건의 데이터와 800만 건의 데이터를 연결하여 분석 처리하기까지 3분 5초가 소요됩니다. 하둡에서 분석을 하기 위해 4400만 건의 원장을 메모리에 이관할 때는 평균 2분 22초밖에 걸리지 않습니다.
  • 분석이 혁신적으로 변화했습니다. 여러 빅데이터 과제를 머신러닝으로 운영하고 있는데, 일부 과제의 히트율은 기존 모형보다 5배 높은 결과가 나오고 있습니다. 비정형분석으로 기존에는 몰랐던 고객의 금융이벤트도 정의할 수 있게 됐습니다. 수백개의 시나리오 중 EBM 시나리오를 선정하여 매일 이벤트가 발생하는 고객을 금융 니즈에 맞게 컨택할 수 있게 됐습니다.
  • 비즈니스에 큰 변화가 나타났습니다. 플랫폼 구축과 과제모형개발 결과를 고객의 금융 니즈에 결합된 마케팅 활동에 활용할 수 있게 된 것입니다. 360도 뷰를 가진 고객포털시스템을 제공하고, 전행 현업 부서의 의사결정시스템에 빅데이터 분석 데이터를 제공하고, 일반 사용자들도 OLAP을 통해 보다 차원 높은 보고서를 작성할 수 있게 됐습니다.

앞으로 계획_ AI 금융서비스 플랫폼으로 진화

NH농협은행은 빅데이터 플랫폼을 AI 플랫폼으로 확대하는 비전을 갖고 있습니다. SAS Viya를 도입·운영하면서 NH농협은행은 4차 산업혁명을 이끄는 기술 기반으로 정의한 빅데이터, 딥러닝, AI 서비스 제공에 확신을 갖게 됐습니다. 이에 힘입어 빅데이터 플랫폼을 기반으로 고객의 금융 포지션, 고객 자산가치, RISK 요인 등 변화를 감지하고 끊임없이 분석하여 차별화된 서비스를 제공하는 ‘로보 어드바이저(Robo-Advisor)’ 서비스를 기획하고자 합니다.

SAS Viya를 이용한 이미지 분석 처리를 통해 고객의 얼굴을 인식하고 대응하는 서비스를 기획할 수도 있습니다. 각 지점에서 적용되면 새로운 금융서비스를 공급할 수 있는 장이 열릴 것입니다. 또한 모든 데이터를 시각화하여 의사결정을 완벽히 지원할 예정입니다. 더 나아가 고객의 음성을 분석하여 뱅킹 서비스를 제공하는 등 AI 금융서비스의 플랫폼으로 자리해 나갈 예정입니다.

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Solution

본 문서에 나오는 결과는 본 문서에 설명된 특정 상황, 비즈니스 모델, 데이터 입력 및 컴퓨팅 환경에 적합하게 되어 있습니다. 각 SAS 고객의 경험은 고유한 것으로, 비즈니스 및 기술적 변수에 따라 달라집니다. 따라서 모든 서술은 비전형적인 것이라는 점을 고려해야 합니다. 실제 절약, 결과 및 성능 특성은 개별 고객의 구성 및 조건에 따라 달라질 수 있습니다. SAS는 모든 고객이 비슷한 결과를 달성할 수 있다고 보증하거나 진술하지 않습니다. SAS 제품과 서비스에 대한 유일한 보증은 해당 제품 및 서비스에 대한 서면 계약의 보증서에 명시되어 있습니다. 본 문서의 어떠한 내용도 추가 보증을 구성하는 것으로 해석될 수 없습니다. 고객은 SAS 소프트웨어의 성공적인 구현에 따라 합의된 계약적 교환 또는 프로젝트 성공 요약의 일환으로 성공 사례를 SAS와 공유했습니다. 브랜드 및 제품 명칭은 각 기업의 상표입니다.

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