핀테크 SW기술 투자 동향

금융 관련 산업 영역에 따라서 핀테크 사업을 4가지 분야로 정리 할 수 있습니다.

사업영역	내용	세부영역
송금 · 결제	이용이 간편하면서도 수수료가 저렴한 지급결제 서비스를 제공함으로써 고객의 편의성을 제공	· Infrastructure  · Online Payment  · Foreign Exchange
금융 데이터 분석	개인 또는 기업 고객과 관련된 다양한 데이터를 수집하여 분석함으로써 새로운 부가가치를 창출	· Credit Reference  · Capital Markets  · Insurance
금융 소프트웨어	보다 진화된 스마트기술을 활용하여 기존 방식보다 효율적이고 혁신적인 금융업무 및 서비스 관련 SW 제공	· Risk Management  · Asset Managment  · Accounting
플랫폼	전 세계기업과 고객들이 금융기관의 개입 없이 자유롭게 금융거래를 할 수 있는 다양한 거래 기반 제공	· P2P Lending  ˙ Trading Platform  · Personal Finance Management

자료: 영국투자무역청

핀테크의 여러 분야가 활발하게 발전하고 있는데, 금융 관련 정책, 서비스 개발, IT 기술 지원의 3박자가 잘 맞아가는 국가와 기업은 무서운 속도로 세계 핀테크 시장을 선점하고 있습니다. 그리고, 투자는 그 속도에 가속을 붙이고 있는데, 우리나라 통계청 자료에 의하면 2013년 1분기 1조 1,270억원 이었던 모바일 결제 시장 규모는 2014년 2분기 3조 1,930억 원으로 집계되어 전년 1분기 대비 283% 성장한 것으로 나타났습니다. 

시장조사업체 가트너(Gartner)의 모바일 결제 시장에 관한 전망에 따르면, 2015년에 4,311억 달러를, 그리고 2017년에는 4억 5,000만 명이 7,213억 달러 규모의 시장을 만들어 낼 것으로 전망하고 있습니다. 주요 국가별 핀테크 특징과 투자현황 보기 >>>

핀테크는 내부 뿐만 아니라 외부에서 만들어지는 다양한 금융 서비스를 수시로 추가할 수 있도록 아키텍처를 설계하는 것이 중요

금융 서비스뿐만 아니고 대부분의 아키텍처 설계에는 강건성이 강조됩니다. 강건성이란, 모델에 여러 가지 변화를 가해도 모델이 계속 비슷한 결과를 산출하는지 나타내는 정도를 말합니다.

강건성이 낮은 아키텍처의 수정은 오류가 없던 시스템에 회귀 결함을 발생시 킬 수 있기 때문에 외부 요인으로 인한 변경에도 기존에 구성된 아키텍처에는 영향이 없도록 설계해야 합니다.

핀테크는 내부 뿐만 아니라 외부에서 만들어지는 다양한 금융 서비스를 수시로 추가할 수 있도록 설계하는 것이 중요합니다. 높은 강건성을 위해 기존 금융 시스템에 영향이 없는 독립적이고 확장성이 좋은 핀테크 아키텍처 구성이 필요합니다.

핀테크 아키텍처 구성

위 그림을 보면, 핀테크 서비스를 위한 UI와 기존 금융 시스템과 핀테크 사이에 프레임워크가 추가된 것을 발견할 수 있고, 2가지 중요 포인트를 찾아낼 수 있습니다.

• 외부 핀테크 서비스를 받아들여야 한다.
• 오픈 프레임워크가 필요하다.

핀테크 서비스는 다양한 외부 업체의 서비스를 활용해야 하기 때문에 이 부분이 아키텍처에 반드시 포함되어야 하고, 기존 금융 시스템에 영향을 줘서는 안되기 때문에 핀테크 서비스와 기존 금융 시스템을 이어주는 프레임워크가 필요합니다.

프레임워크는 외부 핀테크 업체도 구성을 알아야 하기 때문에 오픈 프레임워크의 연결자(Broker)역할을 하게 됩니다. 한국은행에서 제시하는 포스트 금융 시스템의 아키텍처를 살펴보면, 외부 비즈니스까지 받아들여 처리되도록 설계되어 있습니다. 더 보기 >>>

데이터 경쟁력인 시대! 데이터가 돈 되는 시대! 의 데이터 품질관리의 중요성

우리가 서비스 받고 있는 정보에 대해 그 품질을 고려한다면 몇 가지 질문을 할 수 있습니다. 정확하게 저장되고 활용에 용이하게 저장, 관리되고 있는가? 믿을 수 있는가? 등입니다. 

통상 품질이 SW(제품)의 품질을 말한다면, SW가 제공하는 모든 서비스의 기반은 데이터이며, 이에 대한 고품질을 확보하는 것이 곧 좋은 서비스를 제공하고 활용가치를 높이는 것이 됩니다. 더 나은 데이터 품질관리에 대한 심도 있는 이야기를 이해곤 이사(비투엔)의 현장 중심 인터뷰를 통해 살펴보는 시간을 갖겠습니다.

이해곤 기술이사 (비투엔컨설팅)

데이터의 확보를 위한 4가지 관점으로 데이터 값, 데이터 모델 구조, 데이터 품질관리 체계, SW(프로그램)이 있는데요. 하나씩 짚어가보겠습니다.

Q: 실질적으로 데이터 품질을 높이기 위한 품질활동에는 어떤 것들이 있을까요 ?

첫 번째로 '데이터 값'에 대한 품질활동이 있습니다. 데이터 값은 데이터베이스에 저장되어 있는 데이터(record) 또는 서비스 시점에 변환, 가공되어 제공되는 데이터라 할 수 있습니다. 예를 들자면 주민등록번호, 계좌번호, 보험료, 수도요금, 카톡의 문자 내용, 전화통화 내용 등이죠.

이러한 데이터가 데이터베이스에 저장될 때는 "언제, 누가, 어떤 방식, 어느 곳에서 들어왔는지 등의 정보를 관리하게 됩니다. 이 때, 실제 값과 관리 정보가 정확히 정의된 표준에 맞게, 지정된 저장소에 누락 또는 변형되지 않게 저장되어야 하는 것이 중요합니다. 우리는 '이러한 과정이 당연히 잘 관리되고 있겠지' 라고 보고 있지만, 실제 데이터베이스를 진단해보면 데이터표준에 대한 정의가 없거나, 이중 잣대가 존재하여 동일 값이나 형태로 저장되고, 데이터가 원천 테이블에서 타겟 테이블로 이동함에 따라 누락 현상들이 존재하는 경우를 많이 볼 수 있었는데요. 여러분들의 이해를 돕기 위해 값을 진단하는 방법과 사례를 자세히 보여 드리겠습니다. 인터뷰 내용 더 보기 >>>