금융회사는 데이터에 의해서 돌아가는 회사이다. 데이터가 잘못되면 비즈니스 성과를 달성할 수 없음은 물론 위험에 빠질 수도 있다. 또한 금융회사는 업의 특성으로 인해 개인데이터를 대량으로 보관하게 된다. 개인데이터 보호는 법규를 준수해야 되는 사항이다. 지키지 못하는 사태가 발생하면 법적 책임은 물론이고 고객들로부터 신뢰를 잃게 된다. 

데이터거버넌스는 데이터를 잘 관리하기 위한 체계를 갖추는 것이다. 외국의 금융회사들이 데이터거버넌스를 도입하는 이유는 무엇일까? 인포매티카 한국지사에서 제공한 정보를 정리해본다. 크게는 다음 세 가지로 정리할 수 있을 것이다.

▶ 첫째, 데이터 컴플라이언스에 대응하기 위해서이다. 컴플라이언스에는 개인데이터 보호, 금융고객 보호, 건전성 규제, 불법 행위 탐색 등이 포함된다.

▶ 둘째, 고객 경험을 높이기 위해서이다. 디지털 환경에서는 고객은 다양한 곳에 흔적을 남긴다. 고객과 거래가 이루어지는 접점도 점점 다양해지고 있다. 이러한 환경 변화에 대응하기 위해서는 전사 차원에서 정책과 기준을 적용하여야 한다.

▶ 셋째, 데이터 확보, 준비, 제공, 분석 등 데이터 관리에 소요되는 노력을 효율화하고 데이터 관리의 품질을 향상시키기 위해서이다. 기존 방식으로는 폭발적으로 증가하는 데이터 생산과 소비를 지원하는데 한계가 있다. 발전하고 있는 데이터 기술을 활용하고, 아키텍처와 메타데이터를 통합해야 한다.

 

세계에서 세번째로 큰 보험회사, 스페인의 제네랄리

목적: 디지털화를 촉진하기 위해 신뢰할 수 있는 데이터 기반 확보

추진 내용: 방대한 데이터의 카탈로그를 작성하고, EU의 Solvency Ⅱ 지침에 따라 데이터 거버넌스 체계 구축

데이터 품질이 향상됨. 데이터 전략을 진화시킬 수 있었고, 분석전담조직 업무 향상

 

AIA 싱가포르

목적: 데이터 딜리버리 자동화, 고객 상호작용 맞춤화. 비즈니스 데이터, 데이터 표준 등을 보다 잘 파악하기 위해서 데이터거버넌스를 강화

추진 내용: 데이터리니지, 지능형 메타데이터 등을 도입하여 고객의 재무데이터를 찾고 이해하는 기능 구축

기업 전체에 걸쳐서 단일의 명확한 정의를 사용하여 고객 정보와 기타 비즈니스 데이터를 파악할 수 있게 됨

 

마스터카드

목적: 데이터거버넌스 플랫폼 구축. GDPR 규정에 따른 컴플라이언스 대응체계를 갖추고, 데이터 기반 문화를 도입하는데 도움이 되기 위해서

추진 내용: 데이터 거버넌스 프로세스를 관리하고 실무적으로 이를 준수하는지 확인할 수 있도록 데이터 카탈로그와 데이터 품질 등의 솔루션 도입

메타데이터와 데이터리니지 확인 프로세스 개선, GDPR 컴플라이언스 준수 가시성 향상, 데이터 품질 표준화 향상

 

미국의 생명보험사 뉴욕라이프

목적: 데이터 플랫폼 현대화. 100년 이상 운영해온 레거시 시스템의 데이터를 최신 데이터플랫폼으로 이관해서 저장하고 처리할 수 있도록 하는 것

추진 내용: 데이터카탈로그, 데이터품질, 데이터거버넌스 등의 솔루션을 전사에 도입

신 시스템과 데이터레이크를 구축할 수 있는 준비로서 데이터를 한 곳에서 관리하고 활용할 수 있는 환경을 준비함

 

35개국에서 투자서비스를 제공하는 멜론

목적: “운영 거버넌스 모델(Operational governance model)” 구축. 서로 다른 기술을 사용하는 수십 곳의 데이터 플랫폼을 운영하고 있어서 데이터를 찾는데 시간이 많이 걸리고 활용하기도 어려운 현상을 해결하는 것

추진 내용: 데이터거버넌스 프로그램의 일부 내용으로 ‘trust center’를 만들어서 데이터 품질 활동을 하게 함. 데이터 품질을 시각적으로 잘 이해할 수 있도록 스코어카드를 도입하여 이를 비즈니스 오너에게 피드백함.

모든 부서에 걸쳐서 데이터 일관성을 확보할 수 있는 신뢰 기반 기업 문화 구축

 

오스트레일리아의 4대 은행 중 하나인 National Australia Bank

목적: Advanced Business Analytics를 고도화하기 위해서. 자동화, 단순화, 수평조직구조 도입 등을 위한 디지털 탈바꿈 추진. 

추진 내용: “once in a lifetime” 디지털 탈바꿈 추진. AWS에 데이터레이크 구축. ARPA 컴플라이언스에 대응하는데 도움이 되도록 데이터 카탈로그 구축. 

2020년 동안 이를 통해 10억달러 원가절감을 목표로 함

 

글로벌 생명보험사, MetLife

목적: 고객데이터의 글로벌 뷰 확보. 모든 부서에 걸쳐서 보험계약자 정보의 정확성과 가용성을 향상시키기 위해서.

추진 내용: 고객데이터의 단일 글로벌 뷰를 오류없이 제공하기 위한 노력으로 데이터카탈로그, 데이터 프레퍼레이션, 데이터엔지니어링 솔루션 도입. 글로벌 수준에서 강화되고 있는 리스크 및 개인정보 보호 규정(IFRS, CCPA 등)의 컴플라이언스 요구 확인.

데이터 결합 및 보고 프로세스가 12~16시간 정도 단축됨. 현재화되고, 정확한 보험계약자 데이터를 제공함으로써 고객 경험 개선

 

웰스매니지먼트 선도회사 Charles Schwab

목적: 고객 관여가 강화된 뱅킹. 기존 시스템의 기술은 다양하고 복잡함. 데이터리니지를 파악하고 추적함으로써 핵심 데이터의 품질을 높이고 감사 등의 목적 달성

추진 내용: 현재 시스템의 데이터 상태를 분석하고 클라우드 전환 방안 검토

새로운 데이터거버넌스 전략 수립을 실행하기 위한 준비