[데이터분석] 금융 보험 데이터 활용하기

 

금융권인 은행과 보험사에서는 데이터 분석을 어떻게 이루어지고 있는가?

가장 중요한 것들은 고객 행동 데이터 분석을 통해서 다른 곳의 인사이트에 적용이 된다는 것이다.

 

고객 행동 데이터 분석

• 신용카드를 사용하는 고객의 이동 경로 분석을 진행 한다.
• 인지> 탐색> 신규> 거래 등 고객의 이동경로를 기준으로 분석한다.
• 각 상황에 맞는 마케팅을 통해 고객 이탈 방지를 이용한다.
• 은행 앱으로 환율 조회를 하는 사람에게는 여행 적금 권유 메시지
• 신용카드 사용 중에 결혼 준비 관련 결제 기록이 많으면 관련 여행 보험 가입 권유 메시지

 

국내외 빅데이터 활용 신용 평가 가능

• 빅 데이터 활용한 기업 진단 시스템 구축
• 기업 관련 빅데이터를 통합하여 수백 개의 리스크 지표를 분석해 기업의 분실 가능성을 파악한다.
• 통신사나 BC 카드 등의 통신 요금 납부 실적과 신용카드 결제 정보를 활용해 자체 신용 평가 시스템을 구축
• 대출 심사에 활용하여 리스크 최소화
• 온라인상 대출 관련 비정형 데이터를 추출하여 신용도 평가
• 소셜미디어 친구 중의 연체자 여부 자동차 사고 및 실직 등의 부정 단어 빈도수 추출하여 마케팅 활용

 

이상 금융 거래 탐지

• 전자 금융거래 정보, 거래내역(시스템 정보, 네트워크 정보, 거래 내역, IP 정보 등) 등을 합법적으로 수집
• 수집 데이터를 분석하여 고객별 일정 금융 패턴 찾아냄(실시간으로 많은 정보 분석, 처리해야 돼서 빅데이터 기술 필요)
• 이상 금융 거라라고 의심할만한 행위들에 대한 규칙 만드는 작업 수행
• 평상시와 다른 패턴의 금융거리가 발생하면 이를 사전에 차단 작업함.

 

보험 마케팅 및 고객 유치

Tmap의 운전자 습관을 통한 보험료율 책정 및 할인

건강 증진 프로그램을 통해서 건강 생활 습관 유지 고객 대상으로 포인트 적입 해주고 다양한 마케팅 활용

 

보험 사기 방지

• 리스크의 경중에 따라 보험금 자동 분류하고 빅데이터 분석을 통하여 보험 사기를 효율적으로 적발
• 수년간의 교통사고 패턴 분석한 결과 서로 무관해 보이는 교통사고들이 모두 한 명의 경찰관으로 의해 접수되어 분석 적발
• 관계형 분석 기법으로 이용한 보험 사기 적발

 

금융/보험사 빅데이터 활용 제약 사항

• 고객 정보 공유 규제
• 계열사 간 고객 정보 제공 공유의 제약
• 금융산업 빅데이터 활성화의 주요 제약 요인중 하나 
• 미국의 경우 개인 정보 악용 시의 처벌이 강하지만 활용에 대해서는 자유 허용
• 고객 개인 정보 유출 시 막대한 피해 주의 필요
• 개인정보 비식별화의 합의가 명확하지 않음.