앱인앱 / API / 스크린 스크래핑 / 인공지능

유형에 따라 요구되는 기반 기술이 조금씩 다른 금융플랫폼
오픈뱅킹 플랫폼	금융정보 플랫폼	P2P 금융플랫폼
데이터를 수집하고 공유할 수 있는 API 기술		차입자의 신용위험, 기업의 부도위험, 보험계약자의 보험사고 위험을 분석할 수 있는 빅데이터 기술

 

금융플랫폼은 그 유형에 따라 요구되는 기반 기술이 조금씩 다르다. 예를들어 오픈뱅킹 플랫폼과 금융정보 플랫폼은 데이터를 수집하고 공유할 수 있는 API 기술이 필수적인 기반 기술이고, P2P 금융플랫폼은 차입자의 신용위험, 기업의 부도위험, 보험계약자의 보험사고 위험을 분석할 수 있는 빅데이터 기술이 필수적인 기반 기술이다. 

 

오픈뱅킹 플랫폼 기반 기술

오픈뱅킹 플랫폼이 금융서비스 리번들링을 구현하는 방식에는 두 가지가 있다. 

 

제 3자의 금융서비스 모듈을 오픈뱅킹 플랫폼에 심는 앱인앱(App in app)방식	제 고객의 금융거래 정보를 공유하는 API 방식
제 3자가 오픈뱅킹 플랫폼에서 고객에게 직접 자신의 금융서비스를 제공	오픈뱅킹 플랫폼이 제 3자의 금융서비스를 중개
리번들링하는 금융서비스가 많을수록 오픈뱅킹 플랫폼이 무거워지는 단점	앱인앱 방식보다 경제적이고 효율적
제 3자가 오픈뱅킹 플랫폼에 맞게 자신의 금융서비스 모듈을 설계해야하는 부담	오픈뱅킹 플랫폼과 제 3자는 공통으로 사용할 수 있는  API를 표준화
웹 기반 설계의 경우, 부담이 적지만 앱 기반 설계의 경우 상당한 부담	- 코어뱅킹 서비스를 위한 표준 API : 오픈뱅킹 플랫폼이 제공 - 리번들링 되는 다른 금융서비스를 위한 API : 제 3자 제공
	표준화된 API를 각자의 플랫폼에 연결

 

오픈뱅킹 플랫폼의 경우 금융서비스 공급주체가 다를 수 있기 때문에 공통으로 고객의 신원을 확인할 수 있는 디지털 신원확인(digital identification) 기술이 필요하다. 금융거래 시 고객의 실명과 본인확인 의무가 있기 때문이다. 또한 고객의 직관적인 의사결정을 돕기 위해 표준화된 UI/UX도 필요할 수 있다. 계약서 작성이 수반되는 금융서비스라면 계약 체결 및 관리의 업무 효율성과 안정성을 위해 스마트 계약 기술이 필요할 수 있다.

 

P2P 금융플랫폼 기반 기술

P2P 금융플랫폼의 기본적인 역할은 개인 간의 금융거래를 금융회사보다 효율적으로 중개하는 것이다. 이를 위해서는 P2P 대출중개 플랫폼은 차입자의 신용위험을, 크라우드펀딩 플랫폼은 기업의 부도위험을, P2P 보험 플랫폼은 보험계약자의 보험사고 위험을 평가할 수 있어야 한다.

금융회사는 일반적으로 정형 데이터를 분석해 고객의 위험을 평가한다. 그러나 빅데이터 기술을 이용하면 비정형 데이터(Unstructured data)도 분석할 수 있다. 이 경우 기존 금융회사보다 더 정확한 위험 평가가 가능하고 고객에게 더 유리한 조건을 제시할 수 있다. 예를 들면 동일한 신용위험을 가진 차입자에게 기존 금융회사보다 더 낮은 대출금리를 제시할 수 있다. 또는 기업이 더 유리한 조건으로 증권을 발행해 크라우드펀딩으로 자금을 조달할 수 있도록 할 수 있다. 보험계약자에게는 더 낮은 보험료를 제시할 수도 있다. 그 외에도 P2P 금융은 다자간 금융거래이기 때문에 분산원장에 기반한 스마트 계약 기술이 유용하다. 

 

금융정보 플랫폼 기반 기술

1. 금융정보 플랫폼은 흩어져있는 고객의 금융정보를 수집하여 제공하기 때문에 데이터 수집 기술이 필요하다. 정보를 수집하는 기술로는 스크린 스크래핑(Screen Scraping)과 API 기술이 있다. 스크린 스크래핑은 제3자가 정보관리자 동의없이 정보를 수집하는 기술이고, API는 정보관리자가 제공하는 규칙에 따라 제3자가 정보를 제공받는 기술이다.

2. 금융정보 플랫폼은 고객의 소비지출 활동을 분석해 예산을 관리하는 서비스를 제공하는데- 이를 위해 패턴 분석(pattern analysis)이나 유형화 분석(classification analysis)이 필요할 수 있다. 일정 관리 서비스를 위해 순차 규칙 분석(sequence rule)도 이용될 수 있다.

3. 금융상품 비교 또는 중개 플랫폼의 경우 금융상품 데이터를 구축하기 위해 스크린 스크래핑이나 API기술이 활용될 수 있다. 

4. 고객에게 적합한 금융상품을 추천할 수 있으려면 알고리즘 기술이 필요하다. 

5. 금융상품 중개 플랫폼이 금융상품 판매를 대리하거나 중개하는 경우에는 계약서 작성이 수반되므로 스마트 계약이 유용.

6. 고객에게 맞춤형 금융비서 서비스를 제공하려면 고객과 자유로운 의사소통이 간으한 고도화된 인공지능 기술이 필요.

 

앱인앱 기술

어떤 앱에 제 3자의 앱을 모듈 형식으로 심는 기술. 이를 활용하면 오픈뱅킹 플랫폼에서 고객에게 제3자의 금융서비스를 제공가능하다(: 여기서 서비스 공급주체는 오픈뱅킹 플랫폼이 아닌 제3자이며 오픈뱅킹 플랫폼은 제3자가 고객에게 서비스를 제공할 수 있는 창구에 불가하다. 오픈뱅킹 플랫폼이 앱인앱 방식으로 제3자의 금융서비스를 리번들링하는 것이 기술적으로 가능하더라도 여러가지 제약이 따른다. 

 

- 우선 제 3자의 앱을 모듈로 심기가 쉽지 않음.
- 오픈뱅킹 플랫폼의 구조에 맞게 자사의 앱을 재구조화해야 할 수 있다.
- 한 다수의 제 3자 앱을 모듈로 심을 경우 오픈뱅킹 플랫폼이 무거워질 수 있다.

 

 

API 기술

사전에 약속된 함수로 서로 제공하기로 약속한 데이터를 수집할 수 있는 기술이다. 즉 API는 특정 작업을 수행하거나 데이터를 공유할 수 있는, 사전에 약속된 함수들의 집합체인 것이다. 오픈뱅킹 플랫폼이 API 방식으로 제 3자의 금융서비스를 제공할 때 서비스 공급 주체는 제3자가 아닌 오픈뱅킹 플랫폼이 된다. 이 경우 오픈뱅킹 플랫폼이 제3자를 대리하여 금융서비스를 제공하는 것으로 해석될 수 있다. 오픈뱅킹 플랫폼 입장에서는 API 방식으로 서비스를 리번들링하는 것이 더 효율적이다. 오픈뱅킹 플랫폼을 설계할 때 제 3자의 앱 구조를 고려하지 않아도 되기 때문이다. 

 

+ 오픈뱅킹 플랫폼 안에서 고객이 이용하는 금융서비스 전반을 관리해줄 수 있다. API 방식으로 제 3자의 금융서비스를 제공하면 오픈뱅킹 플랫폼이 정보관리자의 자격을 갖기 때문이다. 

 

기타기술로 다수의 서비스 공급자가 고객의 신원을 공동으로 확인하기 위한 분산 ID 기술, 고객과의 상호작용을 설계하는 UI/UX 기술, 계약서 작성에서부터 이행/관리/검증/종료까지 지원하는 스마트 계약기술이 활용될 수 있다. 

 

빅테이터 기술

- 빅데이터 기술은 정형데이터 뿐만 아니라 비정형 데이터까지 처리하고 분석할 수 있다. 

- 아무리 데이터 규모가 크고 복잡하더라도 분산저장과 분산처리 기술로 체계성과 신속성을 확보가능.

- 특히 데이터마이닝(Data Mining), 자연어처리(Natural Language Processing, NLP), 패턴분석 등과 같은 빅데이터 기술은 고객의 위험을 정교하게 평가하는데 활용.

 

P2P 대출중개 플랫폼은 신용위험을 평가하기 위해 기존 금융회사가 사용하지 않는 다양한 데이터를 활용할 수 있다. 예를들어 은행은 대개 고객의 외부 신용점수를 활용해 일차적으로 대출 여부를 판단하고, 내부 신용점수를 평가해 최종적으로 대출 여부와 대출 조건을 정한다. 그런데 대개 은행은 정형 데이터만을 활용해 내부 신용점수를 산출한다. 이와 달리 P2P 대출중개 플랫폼은 고객의 비정형 데이터까지 활용한다. 

 

미국의 P2P 대출중개 플랫폼인 렌딩클럽 사례를 보면, 일반적으로 미국에서는 은행이 개인에게 대출 여부를 결정할 때- 고객의 연체정보 등을 산출해 사용하는 FICO 신용점수를 참고한다. 그러나 렌딩클럽의 신용점수와 FICO 신용점수 간의 상관관계는 빠르게 감소했다. 이는 그만큼 렌딩클럽이 외부 신용점수나 정형 데이터에만 의존하지 않고- 다양한 고객 정보를 활용한다는 것을 간접적으로 보여준다. P2P 금융은 계약이 수반되고 증권이 교부되는 다자간 거래이기 때문에 분산원장에 기반한 스마트 계약 기술이 유용하다. 예를 들어 P2P 대출에서는 P2P 대출중개 플랫폼이 실패하더라도 차입자와 투자자 간의 채무/채권 관계가 명확하게 입증될 수 있다. 또한 차입자의 대출정보와 투자자의 투자정보 관리를 자동화할 수 있다:)

 

이외에도 대부분의 금융정보 플랫폼은 고객의 금융정보를 분석해 금융조언이나 금융비서 서비스를 제공한다. 이를 위해 고객의 금융정보를 분석할 수 있는 빅데이터 기술이 쓰인다(: 예를들면 패턴분석이나 유형화 분석을 통해 고객의 소비지출 행태를 분석할 수 있다.

패턴분석	유형화
고객의 소비지출 내역을 분석해 일정한 규칙을 발견하고, 사건 또는 행동의 패턴을 정형화하여 다음에 발생할 사건이나 행동을 예측하는 기술	고객의 소비지출 유형을 세부적으로 분류하는 기술 (고객에게 과도한 지출 항목에 대해 경고하거나 불필요한 지출에 대해 조언)

 

 

스크린 스크래핑 기술

제 3자의 인터넷 웹사이트에 접속해 스크린에 노출된 데이터를 자동으로 추출해 가져오는 기술로 스크린 스프래핑 기술과  API 기술은 금융정보 플랫폼의 필수 기술이다.

 

금융회사가 API를 통해 고객의 금융정보를 제공하지 않으면, 스크린 스크래핑으로 고객의 금융정보를 수집할 수밖에 없다. 그러나 금융회사의 입장에서 정보를 무료로 제공하는 것과 같기 때문에- 스크린 스크래핑을 차단하는 금융회사가 늘고 있다. 최근에는 금융회사들이 제3자에게 API를 제공하는 추세다. API가 금융회사 입장에서 새로운 수익원으로 부상하고 있기 때문이다. 더구나 법/제도적으로 정보주체에 정보 접근 및 이용에 관한 권리가 강화되면서- API개발에 적극적으로 나서고 있다. 

 

대한민국에서는 마이데이터(MyData)제도가 시행되고 있는데 고객의 동의가 있는 경우, 표준 API를 통해 제 3자에게 고객의 금융정보제공을 의무화하고 있다. 또 거의 모든 금융회사에 그러한 의무를 부과했다..+_+ 

 

인공지능 기술

인공지능은 사람처럼 또는 사람보다 더 합리적으로 생각하거나 행동하는 논리적 기계다. 금융정보 플랫폼이 고객에게 맞춤형 금융비서 서비스를 제공하려면 고객과 의사소통이 가능해야 한다. 이 경우 인공지능 기술이 유용할 수 있다. 가장 초보적인 서비스는 고객의 금융정보가 변경되거나 예산 계획을 초과하는 소비지출이 발생하면 경고하는 메세지를 발송하는 것이다. 또한 텍스트 기반의 챗봇을 활용해 고객에게 금융조언이나 금융비서 서비스를 제공할 수 있다. 

 

인공지능은 많은 사람들에 의해 정의되었는데, 그 의미를 모아보면 인간처럼 생각하고 행동하는 시스템, 합리적으로 생각하고 행동하는 시스템으로 정의내릴 수 있다.