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[Refresh] Open Class - 핀테크 국내동향과 주요 기술 활용 방안

2016.04.27


거품 낀 과열인가, 뛰어들어야 할 추세인가에 대한 논란이 여전히 분분한 업계의 핫 이슈, 핀테크. 2016년 현재, 국내 핀테크 시장의 동향을 정리하고 미래의 활용 방안을 함께 이야기하기 위해 사내 핀테크 스터디 그룹의 세 멤버가 직접 강단에 섰습니다.



현대카드 기업문화 Open Class 핀테크 국내동향과 주요 기술 활용 방안 현장스케치 이미지



Chapter 1. 국내 핀테크 동향


“한국 핀테크 시장은 성장할 준비가 되었습니다.” IT기획팀 강효정 차장은 국내 상황에 앞서 지난 3년간 무려 600%의 성장률과 함께 약 12조의 매출을 기록한 영국 시장을 이야기합니다. 영국은 국제 금융 중심지로 핀테크 비즈니스를 다방면으로 돕는 액셀러레이터(Accelerator), 즉 전문가 집단의 활동이 활발하고 금융규제의 장벽이 낮아 핀테크 산업이 가장 활성화된 나라 중 하나입니다. 실제로 런던 시내에만 1,000여 개가 넘는 핀테크 기업이 있을 정도죠. 우리나라의 경우, 여전히 금융규제가 높지만 이른바 ‘천송이 코트’로 촉발된 규제의 완화로 작년 한 해에만 200여 개의 규제가 없어졌을 정도로 상황이 좋아지고 있고, 핀테크 기업에 대한 금융사의 투자 붐이 일고 있어 핀테크 성장에 대한 기대가 큰 상황입니다.



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- 핀테크의 조력자, 액샐러레이터

 

핀테크 분야의 또 하나의 축, 액셀러레이터(Accelerator)는 사업컨설팅, 업무공간, 멘토링 및 네트워킹 등 사업성공을 위한 모든 것을 지원해주는 또 하나의 비즈니스 영역입니다. 국내에서는 초기 사업 모델 세팅이나 공간 대여 정도에 그치는 수준으로 핀테크 기업의 수익 모델 컨설팅이나 경영지원 등의 전문성을 띤 활동은 부족한 실정이지만 벤처캐피탈이나 은행이 액셀러레이터 역할을 자처하고 있다는 점이 눈에 띄는 특징입니다.


- ‘기술’ 영역으로의 움직임

 

결제, P2P, 디지털 머니, 송금 등 다양한 분야의 핀테크 스타트업들이 새로운 기술을 접목하면서 점차 ‘기술’ 영역으로 확장되고 있는 점도 주목할 만 합니다. 일례로 보험사들이 IOT 기술을 활용하여 그 사용량을 기반으로 보험료를 산정하는 방식을 도입하고 있고, 투자 자문 서비스를 제공하는 ‘로보 어드바이저’는 자문 서비스를 머신러닝과 결합해 고객의 목표에 맞게 1초 만에 자동으로 포트폴리오를 제시하고 분산투자를 실행함으로써 기존 자문서비스의 장벽을 크게 낮추었습니다.



Chapter 2. 인공지능과 머신러닝(Machine Learning)


“인공지능에 관심을 갖고 공부했을 당시 그 한계점에 실망해 ‘인공저능’이라고 폄하하던 시절이 있었어요.” 알파고와 이세돌의 대결에서 알 수 있듯 인공지능이 예전보다 크게 진화하고 있다는 말로 강연을 시작한 Digital사업1팀 김범식 차장은 머신러닝(Machine Learning)에 대한 기대와 한계에 대해 쉽게 정리했습니다. 머신러닝은 말 그대로 기계가 스스로 학습하여 의사결정을 하는 것으로 최근 데이터 스토리지와 컴퓨팅 파워가 발전하며 함께 진화하고 있습니다. 인공지능이 자가학습능력이 없었을 땐 개발자의 수준이 곧 인공지능 프로그램의 수준이었지만 이젠 인간을 뛰어넘는 프로그램이 탄생하게 된 것이죠.


- 학습의 알고리즘

 

머신러닝은 크게 문제와 정답을 주입하는 ‘지도학습’(Supervised Learning)과 문제는 있되 정답은 없는 상황에서 임의의 데이터를 학습하는 ‘자율학습’(Unsupervised Learning)으로 나뉩니다. 이처럼 머신러닝의 키 포인트는 바로 학습! 학습의 근간은 ‘분류’하는 처리 활동이며 잘 분류할 수 있다면 이해, 판단, 실행이 가능해집니다. 치타, 호랑이, 퓨마 등의 사진들 중 치타만을 골라내는 알고리즘이 인공지능의 기본이 되는 셈입니다.



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1990년대 초, 체이스(Chase) 뱅크의 사례를 살펴볼까요? 당시 체이스 뱅크는 모기지 대출 시 조기상환으로 인한 수익감소를 해결하기 위해 디시전 트리(Decision Tree)를 이용해 20,000여 건의 고정금리대출 정보를 분석했고 대출금리가 7.94%를 기점으로 조기상환율이 5배가 차이 난다는 결과를 비롯, 다양한 하위의 결과를 얻게 됩니다. 대출금리와 소득 등의 변수에 따라 고객 그룹을 스스로 분류하는 디시전 트리 알고리즘으로 체이스 뱅크는 8억 달러의 수익을 올릴 수가 있었습니다.


- 일상 속 인공지능

 

사진 찍을 때의 자동 안면 인식, 필기체 핸드라이팅 인식, 스팸메일 필터링, 쇼핑사이트의 상품추천 등 머신러닝은 이미 우리 생활 속에서 많이 발견할 수 있습니다. 인공지능으로 인해 인간은 과연 직업마저 잃게 될까요? 이미 일부 직군에서는 인공지능이 인간을 대체하고 있지만, 인공지능이 결코 할 수 없는 인간만의 고유한 능력과 새로운 아이디어나 개념을 만들어내는 가치 창출 영역은 절대적으로 비교 우위일 것입니다.



Chapter 3. 블록체인(Blockchain)


블록체인은 암호화한 사슬 구조의 데이터를 P2P 네트워크 기술로 결합한 것입니다. 전자서명으로 검증된 거래의 묶음인 ‘블록’과 암호 처리한 사슬구조의 데이터인 ‘체인’의 합성어입니다. “주요 특징은 빠른 거래 속도, 낮은 운영 비용, 높은 보안성 등입니다.” Digital 보안 TFT 전병선 차장은 기존 금융사의 중앙집중방식과 달리 블록체인의 분산방식은 중개기관이 없어 네트워크 이용자간의 직접거래를 통해 보다 신속, 저렴, 안전하게 활용할 수 있다고 강조합니다. 비트코인, 송금 및 결제 서비스, 채권, 주식, 부동산매매, 공증, IOT 등등 활용범위도 무궁무진합니다.



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- 비트코인? 대세의 전환

 

“지난해엔 비트코인이 대세였다면 이젠 그 기반이 되는 핵심기술, 블록체인이 화두입니다.” 글로벌 금융사들이 비트코인의 핵심기술인 블록체인을 연구하면서 실제 금융시스템이 바뀌기 시작했는데요. 우리나라도 은행과 블록체인 스타트업 간의 협업이 활발히 이뤄지고 있습니다. 국내는 아직 은행권 중심으로 전자문서나 해외송금서비스 부분에 주력하고 있지만 해외에서는 금융사뿐 아니라 온라인쇼핑몰, 비금융권에서도 활성화돼있죠. 고객이 직접 장외주식을 거래하도록 한 ‘오버스톡’의 서비스, 온두라스의 국가토지대장을 전자문서로 관리해 탈세와 부정거래를 방지한 업체 ‘팩텀’ 등 흥미로운 사례도 많습니다. 지난해 글로벌 금융사 9곳과 블록체인 스타트업인 ‘R3’의 컨소시엄으로 기존 해외송금거래수수료를 10분의 1로 낮추게 된 사례도 있습니다.


- 디지털 화폐의 도래

 

전세계 730여 개에 달하는 다양한 디지털 화폐 중 비트코인은 시가총액 8조의 규모로 1위를 차지하고 있습니다. 국내에선 아직 화폐나 금융상품으로 인정받지 못했고, 높은 가격변동성이 문제시 됐지만 일본과 유럽에서 화폐로 인정이 되면서 차츰 안정화되는 추세입니다. 대형거래소나 ATM 어디에서나 환전이 가능한데, 환전한 비트코인은 비트코인 월렛 앱을 통해 나만의 비트코인 주소와 QR코드로 해외 송금이나 해외 일부 쇼핑몰에서 결제 수단으로 사용할 수 있습니다. 사내에서도 전자계약기능과 기기인증을 결합한다거나, 디지털화폐와 카드포인트를 결합하는 등 다양한 활용방안을 고민해볼 필요도 있겠습니다.


 

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지난해까지만 해도 생소했던 핀테크가 이제 우리의 실생활 속에서 꽤나 익숙해지고 있습니다. 논란도 많지만, 핀테크의 다양한 활용이 더욱 가속화될 것이라는 점은 명백해 보입니다. 우리나라에서 핀테크가 얼마나 성장할 준비가 되었는지 알아본 오늘의 오픈클래스가 핀테크 과열 속에서 핵심을 보는 시각을 얻고 효과적인 활용방안을 고민해보는 계기가 되었길 바랍니다.