뱅크샐러드 천인우 리더, 데이터 기반 금융을 말하다

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“국내에 돌아오면서 데이터 중요성을 아는 회사에서 일하고 싶었습니다. 서비스 하나를 기획하더라도 데이터 가치를 주목하고, 데이터 기반으로 의사결정을 내리는 곳 말이죠.”

뱅크샐러드에서 개발자로 일하는 천인우씨는 실리콘밸리를 떠나 지난해 한국으로 돌아오면서 이런 목표를 세웠다. 그는 페이스북에서 테크 리더로 일하면서 고객 사용 패턴을 분석할 수 있는 데이터 기록, 분석 기반의 기술을 개발했다. 데이터 분석을 통해 제품을 설계하고 추리하는 경험에서 짜릿함을 느꼈다. 짜릿함은 다양한 서비스를 기획하고 개발하고 싶다는 바람으로 이어졌다. 잘 다니던 페이스북을 그만두고 핀테크 기업 뱅크샐러드에 합류한 배경이다.

“사실 가계부 같은 자산관리 앱이 미국에도 있기는 합니다. 그러나 뱅크샐러드처럼 카테고리 분류도 잘 되고, 업데이트도 발 빠르게 되는 서비스를 찾기는 힘듭니다. 중고차 시세를 조회하는 기능도 같이 탑재되었다는 점도 신기했지요. 건강보험공단에서 얻은 데이터를 통해 보험을 추천하는 서비스 등을 보고 뱅크샐러드에서 금융 데이터 기반의 다양한 서비스를 개발할 수 있을 거라는 확신이 들었습니다.”

| 천인우 뱅크샐러드 데이터 파운데이션 리더

| 천인우 뱅크샐러드 데이터 파운데이션 리더

데이터 기반 의사결정 조직 ‘데이터 파운데이션’ 만들다

뱅크샐러드는 각종 금융 데이터를 내역별로 정리해 개인의 자산 및 소비내역에 분석에 따라 맞춤형으로 자산 관리를 도와준다. 최근 오픈뱅킹 시대가 열리면서 모바일 앱에서 국내 카드사 및 제1금융권 은행까지 100% 연동하며 고도화된 자산 분석 서비스를 제공한다. 여기에 사용자의 금융 내역을 분석하고 상황에 따른 조언을 제공하는 ‘금융비서’ 서비스도 운영하고 있다.

뱅크샐러드는 여기에 그치지 않고 모든 조직원들이 데이터 기반 의사결정을 할 수 있도록 돕는 ‘데이터 파운데이션’ 조직도 올초 만들었다. 사용자 데이터를 불러와 정리해 보여주는 것을 넘어 데이터 분석을 통한 맞춤형 금융 서비스 개발에 박차를 가하기 위해서다. 뱅크샐러드의 최종 목표는 데이터 기반 테크 회사다.

“데이터 파운데이션 팀은 실시간으로 쏟아지는 뱅크샐러드 앱 내 사용 관련 데이터, 고객들의 금융 생활 및 건강 데이터들을 안정적으로 적재하고, 머신러닝 모델링, 데이터 트렌드 분석 등을 할 수 있는 플랫폼을 구축하는 곳입니다.”

천인우 개발자는 이 조직의 리더로 데이터 활용 및 분석이 용이한 환경을 구축하는 일을 책임지고 있다. 뱅크샐러드 서비스에 활용되는 모든 데이터, 앱에서 추출된 데이터, 트렌드 데이터를 모아 이에 맞게 데이터 드리븐 전략을 세운다. 쉽게 말해 데이터 분석 및 활용을 위한 기반을 만들고 있다.

데이터 파운데이션 조직은 뱅크샐러드 사용자 데이터와 앱을 통해 전송되는 이벤트 로그 데이터를 안전하게 수집하고 이를 배치하여 빠르고, 정확하게 분석이 가능한 환경을 제공한다. 상품을 만드는 팀이 전략을 짤 수 있게 도와준다.

쉽게 들리지만 정작 하는 일은 만만치 않다. 미래 확장성, 활용성 및 정확도를 고려한 데이터 파이프라인 및 인프라 아키텍처 설계 및 개발, 안정적인 인프라 운영을 위한 모니터링 및 자동화 시스템 구축, 프로덕트 팀과의 협업을 토대로 사업 목적 달성 및 성과 측정에 필요한 데이터 모델 구축, 데이터 분석 지원 및 고도화를 위한 툴 개발, 다양한 신규 데이터 소스를 발굴, 데이터 엔지니어와의 협업을 토대로 알고리즘 및 머신러닝 모델에 접목, 데이터 관련 신기술 및 트렌드에 대한 지식을 토대로 뱅크샐러드 적용 및 고도화 가능성 판단 및 실행 업무 등 다양한 작업을 동시다발적으로 다룬다.

데이터 노하우 녹인 금융 서비스 준비 중

“서비스를 기획하거나 개발하다 보면 정작 필요한 데이터가 없어 고민하는 상황이 빈번하게 발생합니다. 데이터 파운데이션은 데이터 관련 각 조직의 간지러운 부분을 짚어내서 시원하게 긁어주는 역할을 하지요. 데이터 중심의 금융(Data Driven Finance) 인프라를 만들기 위한 토대를 만들고자 합니다.”

뱅크샐러드는 돈 관리를 넘어 핀테크 업계를 대표하는 데이터 중심의 금융 플랫폼이 되기 위한 단계를 하나씩 밟고 있다. 신한카드, 키움증권, 한화투자증권, NH투자증권, 교보생명, 한화생명, 한화손해보험, 현대캐피탈, 현대해상, DB손해보험 등 국내 금융사와 손잡고 금융 데이터 생태계 구축에 나섰다.

다양한 산업군에 흩어져 있는 개인의 데이터를 금융 산업 데이터와 연결하는 마이데이터 사업도 적극적으로 참여하고 있다. 건강검진 결과를 보험 서비스와 연결해 개인 건강 상태에 따른 보험을 추천하는 ‘보험설계’ 서비스와 ‘카드추천’ 서비스가 대표적이다.

“보험설계는 건강검진 데이터와 보험 데이터를 결합해 사용자 맞춤형 보험 상품을 추천합니다. 앱에서 본인인증만 거치면 국민건강보험공단의 건강검진 결과를 항목별로 상세하게 받을 수 있으며, 연동 후에는 일반 검진내역의 최신 결과는 물론 과거에 받았던 모든 검진 결과의 상세 항목을 확인할 수 있지요.”

각 검진 항목의 결과를 정상 범위의 수치와 비교해 정상, 주의, 위험 등 3가지 카테고리로 세분화해 각 카테고리에 맞는 메시지를 제공한다. 위험이나 주의 등이 표시되면 이를 치료하는 데 필요한 예상 의료비와 함께 예상 의료비보다 더 높은 보장금액의 보험상품을 월 납입금액이 낮은 금액순으로 추천하는 식이다.

카드추천은 개인별 기록된 소비 데이터를 약 4천개 카드 데이터 혜택과 매칭해 고객이 최대 혜택을 누릴 수 있도록 돕는 서비스다. 개인의 소비를 토대로 카드를 추천한다. 뱅크샐러드 측은 이 서비스를 통해 카드를 발급 받으면 연평균 50만원의 소비액을 절약할 수 있다고 밝혔다.

천인우 개발자는 앞으로 더 다양한 데이터를 결합해 사용자 맞춤형 금융 서비스를 선보이겠다고 포부를 밝혔다.

“뱅크샐러드로 오면서, 데이터 드리븐 의사결정 문화를 정착시키기에 알맞은 조직이라고 생각했습니다. 앞으로 더 다양한 데이터를 바탕으로 매력적인 서비스를 만들어내는 곳으로 회사를 성장시키고 싶습니다.”