[2017 뉴시스 조찬 금융포럼][일문일답]차상균 "빅데이터, 금융업 활용 때 '실험 정신'이 가장 중요"

【서울=뉴시스】김선웅 기자 = 26일 오전 서울 중구 더플라자호텔에서 뉴시스 창간 16주년을 기념해 '4차 산업혁명과 금융의 미래 : 빅데이터가 바꿀 금융, 그리고 세상'을 주제로 열린 2017 뉴시스 포럼에서 차상균 서울대 빅데이터연구원장이 강연을 하고 있다. 2017.09.26. [email protected]

"실패해도 야단치지 않는 문화가 필요하다"

【서울=뉴시스】정리/장서우 위용성 기자 = 차상균 서울대 빅데이터연구원장은 26일 "빅데이터를 금융업에서 활용할 때는 실험 정신이 가장 중요하다"고 강조했다.

 차 원장은 이날 오전 서울 소공동 플라자호텔에서 열린 '2017 뉴시스 조찬 포럼 - 빅데이터가  바꾸는 금융, 그리고 세상'에 참석해 "실패해도 야단치지 않는 문화가 필요하다"며 "처음에는  결과가 좀 들쭉날쭉하겠지만 시간이 가면 갈수록 안정적이 될 것"이라고 말했다.

 그는 또 빅데이터를 활용한 프로세스가 금융업에 종사하는 사람들에게 어떠한 영향을 미칠 지와 관련해 "기존 회사가 사람들을 재교육해서 회사 안에서 가치를 발현하고 자신의 삶을 살아 갈 수 있도록 해줘야 한다"며 "(회사는) 주머니가 차 있을 때 사람에게 투자해야 된다"고 주장했다.

 차 원장은 이어 "우리나라는 사람을 집중적으로 키워서 글로벌 시장의 피라미드에서 상위 자리를 차지할 수 있도록 노력해야 한다"고 덧붙였다.

 다음은 차 원장과의 일문일답 내용.

-빅데이터를 통해 비즈니스 인사이트를 뽑아내는 것은 굉장히 중요하다. 그런데 인공지능(AI)이 꼭 필요한가. 빅데이터를 뽑아내기 위해서 AI는 필수적인가? 어떻게 생각하나.

"필수적이라고 생각한다. 이제는 AI가 워낙 보편화 돼 있기 때문이다. AI가 아주 어려운 것도 아니고 개념을 이해하고 있으면 어떻게 데이터를 수집해서 어떻게 만드는가 부분의 AI 모델도 이해해야 되기 때문에 필수적이다. 또 AI를 통해 새로운 서비스를 만드는 생산성이 좋아진다."

-빅데이터는 일반적으로 리테일 금융 부문에 초점을 둔다. 기업금융 부문에서 활용할 수 있는 종류와 방안은 뭔가.

"리스크 어세스먼트(risk assessment)의 경우 당연히 데이터가 오래 쌓이면 리스크 모델이 잡힌다. 전통적 방식은 수학적 모델로 포뮬라(formula)를 만드는 것인데 AI모델의 딥러닝(deep learning)은 모든 곳에 적용될 수 있는 아주 많은 프로미터를 가진 모델이다. 그렇기에 데이터만 많이 있다면 당연히 리스크 관리에 아주 좋은 모델이다."

【서울=뉴시스】김선웅 기자 = 26일 오전 서울 중구 더플라자호텔에서 뉴시스 창간 16주년을 기념해 '4차 산업혁명과 금융의 미래 : 빅데이터가 바꿀 금융, 그리고 세상'을 주제로 열린 2017 뉴시스 포럼에서 김현호 뉴시스 대표이사가 인사말을 하고 있다. 2017.09.26. [email protected]

-빅데이터 금융업 활용에서 마케팅, 심사, 사후관리 등 각 프로세스별 활용영역에 대해 전략적 의견은 어떤가.

"어떻게든 빨리 쓰면 훨씬 더 생산성이 좋아진다. 비교해보면 사람이 좋은지 기계가 좋은지 판가름 날 거다. 금융위원장께서 새로운 세상을 열어 나가자고 했는데 이를 위해 가장 필요한 것이 실험 정신이라고 본다. 실패해도 야단치지 않는 문화다. 처음에는 결과가 좀 들쭉날쭉하겠지만 시간이 가면 갈수록 안정되리라 생각한다."

-카드사는 핀테크 경쟁에서 살아남기 위해 어디에 방점 두고 모바일 플랫폼과 지급 결제수단을 구축해야 하나. 보험사에서 활용된 빅데이터 대표 사례가 있다면.

"보험사 가운데 빅데이터를 쓰지 않는다는 회사가 많은 걸로 안다. 보험 분야가 참 어렵다. 자동차, 생명보험 등 분야에서는 사실 여러 가지 리스크가 많지 않나 생각한다. 앞으로 어떻게 될 지에 대해 데이터 모델링(data modeling), 디시션 메이킹(decision making)하는 노력을 해야 될 것이다. 처음에는 결과가 당장 나타나지 않을 수 있겠지만 보험사도 빅데이터를 써야 된다. 우리나라 정부도 마찬가지로 사회 안전망 등 여러가지 국가 보험 분야에 빅데이터를 써서 해야 된다고 생각한다. 카드사와 핀테크 회사의 바운더리가 존재할 필요가 있을까 하는 생각 가지고 있다. 대부분 핀테크 기술이 회사에 들어가게 되면 그 경계가 없어지게 마련이다."

-개인정보보호 규제가 엄격한 한국에서 정부 기관들이 생성, 관리하는 공공 빅데이터의 공유 및 활용 방안은. 법적·제도적 검토사항의 국내외 사례가 있다면.

"중국의 텐센트(TENCENT) 같은 기업의 경우 웬만한 서비스를 다 제공한다. 보험 신청하는 것, 약값 내는 것, 병원 가는 것, 병원까지 가는 택시값 등 기록이 다 쌓이게 된다. 한 회사가 이 모든 걸 다 해주는 것이다. 우리나라는 전부 쪼개놓아서 A라는 회사가 B라는 회사를 인수해도 모든 문제에 있어 동의를 받아야 한다. 통신사의 경우도 데이터를 허락없이는 못 쓰게 돼 있는 등 너무 엄격한 측면이 있다. 국내에서 움직이지 못하고 있는 동안 해외는 빠른 속도로 움직이고 있다. 새로운 아이디어가 있으면 당장 밖으로 나가야 한다. 안에서는 (규제 때문에) 할 수가 없다."

-빅데이터를 활용한 프로세스가 금융업에서 어느정도의 인력을 대체할까. 직장인들의 미래 모습은 어떻게 변할까.

"저도 상식적인 수준의 답 밖에는 없다. 지금 정부에선 고용이 중요하니까 일자리를 없애지 말라고 하는 상황이다. 그러나 빅데이터를 활용하게 하는 등 핀테크 회사가 독립적으로 성장할 수 있도록 규제가 풀어진다면 핀테크 회사가 당연히 유리해진다. 그렇다면 기존 회사들은 어떻게든 살아남아야 한다. 그러기 위해서 기존 회사들이 사람들을 재교육해 회사 안에서 가치를 발현할 수 있도록, 또 자기 삶을 살아갈 수 있도록 해줘야 하지 않나 생각한다. (회사의) 주머니가 차 있을 때 사람에 투자를 해야된다고 본다."

-빅데이터를 통해 인간이 궁극적으로 얻으려는 것은 무엇이며, 한계는 무엇인가.

"호모데우스란 책을 보면 우리 미래가 참 암울하다고 느낄 수도 있다. 그러나 거기까지 가려면 아직 시간이 많이 남았다고 생각한다. 궁극적으로 얻으려 하는게 뭔지 생각하기도 전에 기술 경쟁, 비즈니스 경쟁이 가열돼 통제할 수 없는 상황으로 가는 것으로 책은 그리고 있다. 그 종착점, 안정적 상태가 어디일까, 전 상당히 많은 비즈니스가 함께 자동화 될 거라 본다. 100년전 농업이 얼마나 큰 포지션이었는가를 생각하면 이런 쪽으로 가지 않을까. 지금 현재 빅데이터와 AI는 아주 전지전능하지 않다. 어느정도 제한된 사람의 바운더리(boundary) 안에서 작동하는 것이다. 물론 셀프러닝(self learning) 등 여러가지 것들을 추진하고는 있다. 당분간은 우리나라의 전략으로선 사람을 집중적으로 키우는 것이 적절하다고 본다. 글로벌 시장에서 우리가 피라미드의 상위 자리를 차지할 수 있도록 해야 한다."

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