[4차산업 금융 핀테크②] “핀테크”… 금융시장의 구조변화 환경

[디지털비즈온 김맹근 기자] 최근 핀테크의 확산과 IT기반 비금융업자의 금융업에 대한 활발한 진출은 기존 은행 산업의 비즈니스모델과 업무행태에 영향을 줘 금융안정에 기회와 동시에 위기를 초래하고 있다. 코로나19 확산의 영향으로 은행을 비롯한 금융기관과 고객간에 대면을 통해 직접적인 관계를 구축하던 기존의 방식에서 비대면의 새로운 방식으로 변하게 되었고, IT 기술의 발전으로 기존의 비금융기관이 기술기반 금융서비스를 다양하게 제공하게 되면서 금융서비스 시장에서 핀테크 업체와 기존 금융기관간에 상호 경쟁과 협력이 심화되고 이는 금융안정성에도 영향을 미쳐 이에 대한 고려가 필요하게 된 것이다.

우선, 2021년 1분기에 한국은행에서 발표한 국내은행 인터넷뱅킹과 모바일뱅킹 서비스 이용행태 조사 보고서에 따르면 인터넷뱅킹과 모바일뱅킹 등록 고객수는 해마다 증가하고 있고 이용건수와 금액 규모도 자금이체와 대출신청 모두 증가하고 있다. 2020년에는 모바일뱅킹 등록고객수는 전년말 대비 10.6%가 증가하여 2019년까지의 증가율보다 증가폭은 둔화되었다.

특히 계좌조회와 자금이체 결과조회, 그리고 금리, 환율, 수표 조회와 같은 각종 조회 서비스는 93%를 인터넷뱅킹을 통해서 처리하고 있다. 입출금과 자금이체 서비스도 급속하게 인터넷뱅킹이나 모바일 뱅킹을 이용하고 있으며, 2020년 말 현재 65.8%의 입출금 및 자금이체 서비스가 모바일뱅킹을 포함한 인터넷뱅킹을 통해 이루어졌다.

한국은행이 금융소비자들에게 2018년 기준 최근 6개월 내 이용해본 모바일뱅킹서비스에는 어떤 것들이 있는지 문의한 결과 대부분의 응답자들이 계좌이체(92.6%)와 계좌잔액 조회(90.9%) 서비스를 이용해 본 경험이 있으며 모바일을 이용한 ATM 현금인출의 경우도 22.8%에 달하는 것을 알 수 있다.

특히 모바일 뱅킹서비스 중 지급결제 서비스와 금융상품 가격비교 서비스도 청장년층 및 고소득층 중심으로 활발히 이용되고 있는 것을 알 수 있는데, 실제로 비교 후 구매처 변경 경험비율도 40대와 60대를 제외하고 20대, 30대, 50대 전 연령대에서는 50~60%를 상회하는 것을 알 수 있다.

인터넷 전문은행의 등장과 확대에 위기의식을 느낀 국내 기존 금융권들의 움직임 또한 주의해 볼만 하다. 우선, 신한은행은 고객의 금융서비스를 위한 웹사이트와 모바일 검색 여정을 추적해 이탈 가능성이 높은 고객을 붙잡는 고객 이동경로 분석 프로젝트를 2017년 시범 추진하고 2018년에는 분석 솔루션을 구축하여 ‘인지→탐색→가입→거래’와 같은 고객의 이동경로를 기준으로 데이터를 분석하고 고객이 처해있는 각각의 상황에 적합한 마케팅을 통해 기존 고객 관리뿐만 아니라 신규 고객을 유치하기 위한 노력을 하고있다.

KEB하나은행도 데이터 시각화 기술을 적용한 '하나 빅 인사이트'를 구축하였는데, 이는 은행 핵심 경영지표, 조직 단위별 영업 실적 모니터링, 고객 특성에 따른 비정형 분석 같은 은행 내부 데이터를 기존 숫자가 아닌 그래프로 시각화한 형태로 확인할 수 있는 비즈니스 인텔리전스(BI) 시스템으로서 숫자 데이터 상으로는 단순히 찾기 어려운 시사점을 직관적으로 도출할 수 있고, 이를 통해 업무 효율성 향상과 데이터 기반의 의사 결정 체계의 확대를 기대하고 있다.

우리은행은 2018년 3월 빅데이터를 활용한 기업진단시스템 '빅아이(Big Eye)'를 기업 여신 리스크 관리에 도입하여 기업 관련 빅데이터를 통합하였고, 200여 개의 리스크 지표를 분석해 기업의 부실 가능성을 4단계 등급으로 파악하여 여신심사와 사후관리에 활용하고 있다.

NH농협은행은 빅데이터를 활용해 고객 거래 패턴 변화 등을 감지하고 맞춤형 상품을 제안하는 이벤트 기반 마케팅(Event-Based Marketing)을 진행하고 있다. 구체적인 성과로, 카드 사용 명세서 등 면세점 구매 정보를 이용해 해외여행을 갈 가능성이 높은 고객을 대상으로 환전 및 신용카드 사용 마케팅을 진행한 결과, 환전율 58% 향상, 모바일앱 올원뱅크 가입률 2배, 카드 이용률 9% 증가하는 성과를 냈다. 또한, 고객 데이터 분석을 바탕으로 개인 고객별 맞춤형 상품 추천과 고객 이탈 예측을 하기 위하여 AI기반 빅데이터 플랫폼을 오픈하고, 개인 고객과 중소기업 고객의 대출 및 소비성향 등 고객 통합 분석체계를 마련하였다.

케이뱅크도 개인 여신 심사에 빅데이터 분석을 도입해 효과를 거두고 있는데, 케이뱅크는 주주사인 KT, 비씨카드의 통신요금 납부 실적과 신용카드 결제 정보 등 빅데이터를 활용한 자체 신용평가시스템(CSS)을 바탕으로 중금리 대출을 공급하고 있다. 이 결과로 2018년 3월 기준 케이뱅크 전체 신용대출 중 금리 연 6% 이상 중금리 대출이 차지하는 비중은 41.5%를 기록했고 이는 주요 시중 은행의 수치인 10%대에 비해 매우 큰 격차를 보인 성과이다.

결론적으로 기술기반기업의 금융업 진출과 핀테크의 확산은 기존 금융시스템에 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 모두 미칠 수 있다. 부정적인 영향은 기존 금융시장의 경쟁이 심화되면서 수익성이 악화되고 이를 만회하기 위해 위험을 추구하거나 보안 비용을 절감시켜 안정성이 저하될 수 있고, 자동화된 금융 프로그램들이 거래의 동조화, 쏠림현상을 발생시켜 자산가치의 변동폭이 확대될 수 있으며, 신생 핀테크 업체의 난립으로 부실이 발생하면 신뢰도가 저하되어 금융 시스템 전체에 대한 안정성이 저하될 수도 있다.