달님

중앙집중식 처리를 참여자가 공동 처리 방식을 위한 블록체인 방식이 왜 선호 될까? 글로벌 서비스를 하려면 중앙집중식 방식은 서비스 기관이 대용량 서버를 구성해야 하고 이를 유지하는 비용이 점점 많이 들어간다. 참여자 공동처리 방식은 이런 비용을 나눠서 사용할 수 있으므로 서비스 비용을 줄일 수 있고 블록체인 기법을 도입하면서 보안 이슈를 해결할 수 있는 방안들이 만들어지고 있다. 대신 비즈니스를 적용하는 문제가 해결되어야 하는데  현재 진행 중인 블록체인 기법을 이용하는 서비스는 대부분 단건 계약을 통한 서비스로 한정되어 있다. 이는 서비스에 대한 요건을 단순화 할 수 밖에 없고 블록체인으로 만드는 서비스는 늘어나지만 서비스간의 연계 등의 이슈는 발생한다. 블록체인 서비스간의 연계를 처리하는 방법에 대한 연구가 진행되고 있어 조만간 다양한 서비스가 하나의 플랫폼에서 제공될 수 있어 많은 비즈니스에 활용 될 것으로 보인다. 한국에서 블록체인을 도입한다면 소액 자금결제시장에 먼저 도입해서 은행간 자금 결제 부분을 처리하는 것이 가장 좋을 수 있다.

인터넷전문은행들은 실질적인 영업활동을 위해 은행 시스템 개발을 하고 있다. ​ 고객 스스로 비대면으로 스마트폰에서 은행업무를 하려면 과연 기존과 동일한 방식으로 지원하면 될까? ​ ​ 영업점이 있는 기존 은행은 시간되면 직접 방문해서 처리해도 되는데 영업점이 없는 인터넷전문은행들은 고객의 불만사항을 어떻게 처리하려고 하나? ​ 지금은 콜센타에서 처리한다고 하지만 고객이 많아지면 무한정 콜센타를 키울 수 있을 까? ​ 고객 스스로 자신의 원하는 서비스를 직접해야 비용이 절감되어 그 수익을 고객과 공유할 수 있다 ​ 인터넷전문은행은 IT 업체이니 소프트웨어 역량이 높아야 하는게 첫번째 이슈인데 과연 한국의 인터넷전문은행에는 그런 역량을 가지고 있을까? ​ 지금 진행되는 것을 보면 거의 기존 은행들것을 답습한다. ​ 기존 은행들도 인터넷뱅킹과 스마트폰뱅킹으로 인터넷전문은행 서비스를 다 지원할 수 있는데 아직 잘 만들지 못하는 이유를 인식해야 한다. ​ 핀테크가 글로벌적으로 각광을 받는 이유는 이제 금융산업이 질서체계가 IT역량이 있으면 누구나 다 할 수 있기 때문이다. ​ 인터넷전문은행이 생존하려면 소프트웨어 인재들을 만들어야 하면 조직도 소프트웨어를 만드는 곳이 중심이 되어야 한다. ​

지금 영국에서는 open bank project에서 핀테크와 은행, 고객과 은행을 위한 새로은 오픈 플랫폼을 만들려고 준비 중이다. 한국과 차이점은 전문가 집단들이 모여서 장기 프로젝트를  수행한다. 작년부터 한국에서는 오픈 금융플랫폼을 만든다고 했지만 아직도 서비스가 제대로 되지 않고 있다. 이 서비스를 제공한다고 실질적인 도움이 될지는 의문이다. 실제 고객과 핀테크 기업들간의 서비스를 제공할 수 있다는 것은 단순 금융기관이 업무를 연결해 주는 것만은 아니다. 은행 오픈 플랫폼이 필요한 것은 모든 금융서비스에 대한 지급결제 및 은행서비스등을 직접 비대면으로 고객이 처리할 수 있어야 한다. 현재 은행들이 스마트폰에서 일부 비대면 서비스가 있지만 자기 은행 고객을 위한 서비스일 뿐이다. 모 지방은행과 P2P대출업체가 연계한 서비스도 있지만 다양한 업체와의 연계를 위한 체계는 구축되지 않았다. 은행과 핀테크 기업간의 연계도 open API로 바로 연계할 수 있는 체계가 되어야 실질적인 플랫폼이 구축된 것이니 이런 역량을 가져야 플랫폼 사업자로써 서비스가 가능하다.

요즘 빅데이터와 인공지능을 도입했다고 신문기사에 많이 나온다. 머신러닝과 딥러닝은 빅데이터나 인공지능에 들어가지만 실질적으로 이 기술을 도입했다고 다 인공지능은 아니다. 금융상품을 팔거나 투자하기 위해 로보어드바이저를 도입했다고 하지만 과연 내가 투자하는 성향에 맞는지를 알 수 있는 것도 없다. 금융산업이 온라인 서비스를 하기 위해서는 많은 투자가 필요해서 선진국 금융기관들도 지점들을 폐쇄하고 있고 그 비용으로 IT 시스템 구축에 투자하고 있다. 국내 금융기관은 차세대 프로젝트만 수행하고 있으며 MDD 기반의 자바 언어에만 신경쓰고 있지 자신들이 시스템이 향후 플랫폼 체계와 빅데이터 및 인공지능을 어떻게 붙이는지에 대한 고민은 없다. 조만간 인터넷전문은행도 사업을 추진하지만 국내 온라인 시장은 그리 활성화되지 않을 것 같다. 온라인으로 금융시장이 활성화 되려면 고객이 얼마나 금융시스템을 자주 사용하는가가 중요한데 고객 개개인에 대한 취향이나 행동패턴을 이해하지 못한다. 빅데이터와 인공지능은 실시간 개인화 서비스를 제공하는  기본 도구이지만 단지 단점은 장기간 투자하고 인재를 육성해야 하는 것이다. 항상 늦었다고 생각되지만 금융기관 스스로 빅데이터와 인공지능을 할 수 있는 인력과 인프라 자원을 갖추도록 노력해야하니 지금부터라도 신문 홍보보다는 실질적인 행동을 수행해야 한다. 구글이나 페이스북 등도 조만간 금융서비스에 본격적으로 들어오면 더 경쟁이 힘들어진다. 이제 금융기관도 소프트웨어에 대한 R&D 투자를 해야 하는 시대에 돌입했으니 항상 준비해서 글로벌 경쟁에서 어떻게 버틸지를 고민해야 한다.

子曰  ‘ 其言之不作 則爲之也 難 .’( 자왈  ‘ 기언지부작 즉위지야 난 .’) - 선생 ( 공자 ) 이 말했다 . “ 그 말하기를 부끄러워하지 않으면 행하기가 어렵다 .” 글로벌 전문가보다 글로만 전문가가 너무 많다. 우리에게 필요한 것은 금융과 기술(빅데이터, 인공지능, 플랫폼 등)이 잘 적용되어야 할 핀테크가 필요하다. 인터넷전문은행이 이런 체계를 구축해서 핀테크 기업들과 협업하면 정말 좋을 텐데...

요즘 블록체인이 대세라고 한다. 하지만 자세히 보면 비즈니스가 제대로 들어간 서비스가 없다. 블록체인이 장점만 부각하고 단점에 대한 세부 사항은 거의 기사화가 안된다. 블록체인도 이제 시작단계이고 향후 다양한 비즈니스에 적용이 되려면 많은 연구가 필요한데 실질적으로 연구하는 곳은 없는 것 같다. 블록체인은 암호화 저장소로 장점은 있지만 검증을 통해 확정하는 시간이 필요하고 실질적인 비즈니스는 플랫폼으로 제공되어야 하는데 현재 국내나 국외나 아주 간단한 비즈니스 처리만 가능하다. 우리도 기업간 처리에 장점이 있으니 비즈니스부터 잘 분석하여 실시간 검증을 할 수 있어야 하며 그동안 국내에 중개기관들을 어떻게 없앨지도 고민해야 한다. B2B, P2P에 서비스 플랫폼과 블록체인이 함께 올라가야 하는데 다들 기본적인 것만 적용하면서 모든 비즈니스를 블록체인화가 가능하고 하면 안될 것 같다.

글로벌 기업들은 지금 자신들 서비스에 핀테크를 접목시키려 하는 이유가 뭘까? 스타벅스, 페이스북, 아마존, 애플, 구글 등은 자신들 서비스에 지급결제, 송금 등을 붙이는 이유는 고객이 금융성향에 대한 분석이 중요하다는 것을 인지하기 때문이다. 데이터는 단순히 분석한다고 가치있지는 않다. 하지만 고객 개인들의 성향과 행동분석을 위해서는 고객들이 실제 행위한 금융정보가 추가적으로 필요하다. 왜 물건을 구매할까를 알기위해서는 개인의 정보만으로는 분석이 불가하지만 동일한 성향과 행위를 보이는 집단을 찾으면 개인들이 왜 구매하는지도 알 수 있고 그들에게 판매를 유도할 수 도 있다. 디지털 마케팅을 제대로 하고 O2O서비스도 개인화된 서비스를 제공하려면 개인정보가 필요한게 아니라 다양한 인간들이 실제 행위한 정보들이 필요하고 시간이 변화에 따라 변하는 시계열 정보를 가지고 있어야 더 다양한 분석이 가능해서 실시간으로 개인별로 다양한 정보를 제공이 가능하다. 데이터 분석은 현재 상태만이 중요한게 아니라 향후에 할 행위를 알 수 있는게 더 중요하다. 고객의 접점을 옴니채널과 옴니서비스의 연결을 위해서는 고객들의 행위한 데이터를 쌓고 이를 분석해야 기존 서비스뿐만아니라 향후 다양한 서비스도 창출할 수 있다. 플랫폼 사업이란 새로운 생태계를 만드는 것이므로 글로벌 기업들은 이런 생태계를 관장하는 기업이 되기위해 노력하고 있는 중이다.

요즘 국내는 머신러닝만 적용되어도 인공지능이라고 신문에 홍보한다. 실제 인공지능이 되려면 음성인식, 자연어처리, 영상인식, 그리고 실제 서비스가 필요하다. ​ 머신러닝과 딥러닝은 일단 너무 속도가 느리기에 실시간 처리가 가능한 플랫폼이 필요하다. ​ 알파고에는 브레인OS가 존재한데 우리는 알고리즘 얘기만 한다. ​ 현재 자율주행차 수준은 초보적인 단계이지만 인공지능이 장착되는 수준으로 올라간다면 대단한 변화가 올 것이다. ​ 일본 소프트뱅크는 페퍼와 왓슨을 이용해서 금융기관이나 피자집 등에 인공지능과 로봇이 만난 서비스를 진행 중이다. ​ 한국에도 일이년내로 이런 서비스가 들어올 가능성이 높아진다. ​ 제조업쪽만 로봇이 인간의 일자리를 차지하는 것만이 아니라 이제 서비스 산업에서 로봇이 인간의 일자리를 빼앗아간다. ​ 미래의 직업을 선택하려면 로봇과 인공지능을 만드는 사람이 되어야 한다. ​ 왜 미국에서 인문학, 수학, 물리학 등 기초 학문을 강조하는지를 잘 이해해야 한다. ​ 알파고가 나온다고 우리는 컴퓨터공학과에 학생들이 몰리지만 실제 인공지능과 로봇을 잘 하려면 인문학, 수학, 물리학 등의 융합적인 공부를 해야 한다. ​ 이제 우리는 기본부터 제대로 해야 하는 사람이 되어야 한다.

국내 금융권이 다시 차세대 프로젝트들이 많아진다. 국내 외국계 컨설팅 업체들이 ISP를 하는데 실질적인 아키텍처와 방향성이 많이 미흡하다. 이제는 플랫폼, 빅데이터, 인공지능, 블록체인 등을 어떻게 잘 반영할 것인가가 중요하지만 실질적인 체계를 제시하지 못한다. 실질적인 경험이 없는 컨설팅으로는 향후 금융권이 글로벌적인 경쟁이 미흡하고 예대마진이 없어진 현재 경쟁은 새로운 서비스를 만들어서 경쟁을 해야 한다. 골드만 삭스, BBVA 등 선진국 은행들은 IT 인력들을 1만명 이상 가지고 있으면서 스스로 소프트웨어 회사로 가고있다. 왜 이런 정책을 세우는지를 명확히 이해해야 한다. 솔루션 도입해서 그 위에 단순히 비즈니스를 올리는 수준으로는 고객에 대한 서비스나 금융기관간 경쟁이 될 수 없다. 스스로 비즈니스 모델을 만들고 이를 오픈소스를 이용해서 자신들 시스템을 만드는 것이 온라인 금융서비스를 위한 최고의 경쟁력을 갖추는 것이다. 이제 우리나라 금융기관들도 스스로 소프트웨어 회사로 전환해야한다. 현시점에 바로 전환이 안되지만 점진적으로 변화를 할 수 있는 체제를 구축해야 한다. 글로벌 경쟁을 해야 생존이 가능한 세상이 온라인세상이 되었으니 우리나라도 준비를 해야한다.

http://www.theenterprisearchitect.eu/blog/2011/01/25/why-there-is-no-future-for-model-driven-development/ Why there is no future for Model Driven Development  ​  MDD는 기술적으로 자동화하라는 것이 목표가 아니다. 금융권 차세대 프로젝트에서 좋아져야 하는 것을 왜 자동화로 포장하려고 하는지 궁금하다. 구글, 페이스북, MS 등은 소프트웨어를 못 만들어서 MDD를 안하는 것일까? 기술적 자동화보다 실질적인 비즈니스를 적용하는게 더 중요하다. 모 지방은행 것을 도입하는 모 인터넷전문은행은 과연 새로운 고객서비스를 얼마나 잘 적용할지 의문이다. 현재 은행법상으로 모 지방은행도 온라인으로는 인터넷전문은행 서비스를 다 만들 수 있다. MDD가 도입되어 개발이 편하다고 하면서 왜 온라인 서비스는 개발하지 못하는 것일까? 아무리 기술이 발달해도 비즈니스적인 요건을 모두 수용할 수 있는 방안이 없으므로 조직 내부의 활동을 위해 실제 모델링을 해서 모델을 관리하는 활동부터 시작해야 한다. 전셰계적으로 사용하지 않는 것이 왜 한국에서는 통하는지가 이해되지 않아서 이런 글도 작성해 본다.