나경아빠의 스케치북 - 고통은 희망의 씨앗이다

출처 : http://www.hankyung.com/news/app/newsview.php?aid=2015062144201&intype=1

1. 금융서비스의 변화

ㅁ (변화) 소비자 중심의 금융서비스

- 공급자 중심의 '영업시간' 개념도 머지않아 사라질 것으로 관측

ㅁ (해외) 캐나다 TD뱅크

- 24시간 모바일 메신저와 문자로 각종 불편과 궁금한 점 접수. 24시간 가동. 4초내 응답체계

- 캐나다의 다른 은행보다 영업시간이 평균 45% 김

- 매일 문 여는 오프라인지점 전략으로 변화중

- SNS 공간에서 소비자를 직접 만나기 위한 서비스 출시(TD헬프, TD라이브채팅)

2. 인터넷은행과 핀테크기업들의 금융회사 영역 확장

ㅁ 역량집중과 아웃소싱으로 비용절감

- (해외) 독일 피도르 은행

. 임직원 숫자는 39명. 보유한 고객 계좌는 30만개

. 차별화할 수 있는 부문에만 역량을 집중하고 다른 은행과 차별화할 수 없거나 규격화가 가능한 영역은 아웃소싱

핵심역량에 집중하고 비핵심역량은 아웃소싱하는 것은 전통적인 전략이고 그 사례가 금융회사의 IT부문과 애플의 제품제작이었다. 하지만 그런 흐름이 10~20년 지난 후 다시 IT인소싱 바람이 불고 있거나 여전히 인소싱을 유지해온 곳이 많이 있다.(아직 애플은 아웃소싱중인걸로 알고 있지만)

반대로 삼성전자는 초기부터 글로벌 기업이 된 지금까지 인소싱 전략으로 성장해왔다.

따라서 아웃소싱 전략이 핀테크의 기반이라고 보기는 납득하기 힘들다.

- 직원 한 명에 투입되는 전산 등 IT관련 비용을 보면 전통 은행은 200달러 정도인데 핀테크 기업들은 15달러 수준

IT비용보다는 전통 은행의 인건비, 지점 임대료, 각종 사무장비의 비용이 더 크지 않을까?

ㅁ 고객이 부담하는 수수료 절감

- (사례) 전통 은행의 해외송금 수수료를 10분의 1만 받는 핀테크 기업이 나오고 있음

3. 핀테크 분야별 경쟁

출처 : http://www.hankyung.com/news/app/newsview.php?aid=2015061882011

1. 해외 인터넷전문은행 서비스 사례

ㅁ (시작) 미국, 일본, 유럽에선 2000년 무렵부터 인터넷전문은행 출현

ㅁ (최근) 모바일전용은행 등 새로운 핀테크 분야로 사업 영역을 빠르게 확산

ㅁ 사례

- 프랑스 BPN파리바의 헬로뱅크 : 2013년부터 프랑스, 벨기에 등 4개 유럽 국가에서 약 80만명 고객 확보

2. 인터넷전문은행 새로운 서비스

ㅁ 로봇 자산관리 서비스 : 미국 찰스슈워브뱅크

- 2015년 '인텔리전스 포트폴리오' 라는 로봇 자산관리 서비스 개시, 1만 4000명의 독립펀드매니저에 제공

- 핀테크를 활용해 알고리즘을 완성해 고객에게 돌려줄 수익률을 극대화

ㅁ 카메라 본인 촬영으로 계좌 개설 : 일본 지분뱅크

ㅁ 모바일 어플리케이션으로 간편 결제 : 중국 알리바바, 일본 라쿠텐 등

ㅁ 계좌유지수수료 무료 : 미국 찰스슈워브뱅크

- 증권사 고객이 은행 계좌가 필요하다는 점에 착안해 계좌유지수수료를 무료로 내세움

- 계좌유지수수료 : 국내에 없는 제도

3. 인터넷전문은행 수익모델 취약

ㅁ 인터넷전문은행 경쟁이 치열해지면서 수익모델이 없으면 어려움

- 씨티은행 : 1999년 인터넷전문은행 설립, 2000년 수익이 안 난다는 이유로 철수

- ING다이렉트 미국법인 : 2011년 총자산 922억달러로 미국 최대 인터넷전문은행이었으나 캐피털원에 매각

(금융위)별첨_금융권 빅데이터 활성화 방안.pdf 

(금융위)보도자료_빅데이터를 활성화하여 금융회사와 핀테크 기업의 동반성장 토대 구축.pdf

1. 빅데이터 정의

    - 빅데이터는 일반적인 기술로 저장, 관리, 분석이 어려울 정도로 큰 규모를 가진 데이터

    - 빅데이터는 3V(Volume, Variety, Velocity)로 정의

        . Volume : 전수조사에 근접한 표본

        . Variety : 구조한 데이터 + SNS, 위치정보 등 비구조화 데이터

        . Velocity : 과거 트랜드 분석에서 벗어나 실시간 분석

2. 빅데이터 현항

    - 국내 보험사의 경우 빅데이터 활용이 마케팅, 보험사기적발 위주인 반면, 외국 보험사는

      상품혁신, 기후재난예측 등 다양하게 빅데이터 활용

    - 외국의 경우 빅데이터가 수익모델로 연결되고 있지만, 우리나의 경우 빅데이터가 수익모

      델로 연결되지 않고 있음

    - 외국 금융회사는 수요에 맞는 서비스를 실시간으로 제공하여 영업에 활용하고 있지만, 우

      리나라의 경우 빅데이터를 실시간으로 영업에 활용하지 못함

    - 우리나라 핀테크 기업이 빅데이터를 활용해 금융권으로 진출하는 경우는 많지 않음

3. 빅데이터 활용의 필요성

    - 외국의 경우 빅데이터 활용이 하나의 산업군으로 연결되고 있어 새로운 성장동력이 되고

      있음

    - 핀테크 기업의 금융정보 빅데이터 활용이 증가하면 핀테크 기업과 금융권이 동반 성장

    - 금융회사도 빅데이터 활용을 통해 시장개척, 새로운 수익사업 발굴 등이 가능하여 금융산

      업 발전에도 도움

4. 빅데이터 활성화 제약요인

    - (법령상 제약) 신용정보법령상 금융회사 등이 신용정보를 비식별화하여 빅데이터 사업에

      활용할 수 있는지 여부가 불명확

    - (인프라 미흡) 핀테크 기업은 금융상품을 만들고 새로운 서비스를 제공하기 위해 필요한

      금융정보의 확보가 어려움

    - (지침 미비) 개정 신용정보법상 과징금 도입, 징벌적 손해배상 등 제재가 강화되어 금융

      회사의 비식별화 정보활용 노력 저해

5. 금융권 빅데이터 활성화 방안

    1) 신용정보 범위 명확화

        - (개선방안) 신용정보법 시행령에서 비식별정보는 개인신용정보에서 제외

            . 시행령 초안 : 식별성이 전제되니 않은 개별 거래내용, 신용도, 신용거래능력 판단

              정보를 개인신용정보 범위에서 제외(9.12일 시행예정)

    2) 비식별정보 활용가능여부 명확화

        - (현황, 문제점) 개인정보보호법상 개인정보는 동의받은 목적으로만 활용해야 하나, 비

           식별화시 동의 목적 외 이용가능

        - (개선방안) 개인정보보호법에 따라  비식별화할 경우 동의 목적 외 이용이 가능하다고

           유권해석

            . 신용정보법(특별법)에 규정되지 않은 사항은 개인정보보호법이 적용

    3) 비식별화 지침 마련

        - (현황, 문제점) 개인정보를 비식별화하더라도 특정 절차를 거치면 다시 식별화가 가능

          한 경우가 발생할 수 있음

        - (개선방안) 협회 공동으로 네거티브 방식으로 금융권 비식별화 지침 마련,  시행

          (`15.9월)

2014년 핀테크 이슈가 불거지더니 2015년 들어서는 금융위원회가 금융혁신 과제로 핀테크를 지정할 정도로 뜨거운 분위기다.

비 금융회사인 IT기술 기반의 회사가 IT기술을 앞세워 금융회사 수익사업 영역으로 확대하는 것을 보면서

조직의 IT 부서와 비 IT 부서와의 관계를 생각해본다.

1. 핀테크란?

금융(Finance)와 기술(Technology)이 만나 전통적인 금융산업을 혁신하는 기술 또는 기술을 말한다.

현재도 금융은 IT 기술을 기반한 금융산업을 이루고 있지만 핀테크 이전의 금융회사 IT는 개인과 금융회사간의 중계 및 금융업무 지원정도로

인식이 되었지만 핀테크는 개인과 금융회사의 중계를 넘어 개인과 개인의 중계와 비 금융회사의 비대면, 모바일 등의 IT 기술을 이용하여

금융 비즈니스를 영위하는 것으로 생각된다.

2. 우리 주위의 핀테크는 무엇?

2013년 가격 폭등으로 주목을 받았던 비트코인

미국의 페이팔 결제

구글의 NFC 기반의 구글월렛

중국 알리바바의 알리페이

다음카카오의 뱅크월렛카카오와 카카오페이

3. 핀테크의 본질은 갑을관계의 파괴

금융산업은 전통적인 수수료 사업에 의존을 많이 해 왔다. 물론 선물옵션 파생거래 등의 비 수수료 사업도 있지만.

그런 전통적인 사업 모델에서 IT는 업무 지원 정도로만 활용되어 왔다.

즉, 현업에서는 IT 부서를 비즈니스 수행의 지원 부서로만 인식이 되어왔고 대부분의 조직이 그러한 체계로 움직이고 있다.

(비즈니스 이슈로 사업 기획 -> 전산 구현 검토 의뢰 -> 전산 개발 -> 비즈니스 수행)

핀테크는 이러한 전통적인 접근방식의 변화를 가져왔다.

As Is : 현업(금융회사) -> IT(비 금융회사) 

To Be : 비 금융회사(IT) -> 금융회사(현업)

여러 금융회사의 고객들이 소수의 거대한 플랫폼을 가진 IT 회사의 고객이 되고 산재되어 있는 각 고객의 금융서비스를

하나로 제공해주면서 금융회사와 IT 회사간의 역전이 발생한 것이라고 볼 수 있다.

4. 금융회사 내 IT 조직은?

금융회사 내에서 업무 오더를 내리는 현업이 갑이고 IT 조직은 을의 위치에 가까운 경우가 많다. 

즉, 핀테크 이전의 금융회사와 IT 회사간의 관계가 이와 같다.

5. 핀테크 이후 IT 조직의 운영은?

현업 업무 하나당 IT 조직원 몇명 할당해서 현업업무 : IT부서 = 1 : 1 구조로 조직이 구성되어 왔다.

비즈니스의 모든 정보가 녹아있는 프로그램, 데이터를 보유(?)한 IT 조직은 무궁 무궁한 잠재력이 있다.

전통적인 IT 조직 구조를 탈피해서 IT 부서원이 N개의 업무를 소화할 수 있는 역량과 유연한 업무 투입 체계를 갖추고

신규 비즈니스 분석, 개발, 제안을 할 수 있는 조직 체계를 갖춘다면 금융회사 내에서도 IT 부서는 그들만의 "핀테크"를 

만들 수 있지 않을까? 

그러기 위해서는 자기 IT 업무만 붙잡고 있으면 만고땡이라는 작은 밥그릇 근성도 버려야 할 것이다.