"누가 연체 할 지 탈세 할 지 데이터는 안다"

[김국배기자] "데이터 분석(Analytics)을 활용하면 예측력을 가질 수 있습니다."

IBM 스리람 라잔 아시아태평양 지역 분석플랫폼 총괄 리더는 25일 서울 여의도 한국IBM 본사에서 기자들과 만나 분석 플랫폼의 중요성에 대해 이같이 강조했다.

IBM은 데이터를 분석하고 활용할 수 있게 도와주는 '분석 플랫폼' 비즈니스를 강화하고 있다. 데이터베이스(DB) 분석, 예측, 리포팅 등 '엔드-투-엔드' 솔루션을 제공한다.

"분석을 통해 돈을 버는 방법은 두 가지입니다. 비용을 줄이거나 비즈니스에 활용해 매출을 올리는 것이죠." 예측력이 곧 비즈니스의 성패와 직결되는 셈이다.

"분석을 통해 고객이 누군인지, 무엇을 팔아야 하는지, 언제 파는 것이 좋은지 등을 파악할 수 있어요. 고객 관련 이벤트가 일어나기 전에 예측함으로써 낭비, 비효율을 해결할 수 있고요."

그는 은행의 사례를 제시했다. "가령 은행은 채무를 변제하지 않을 확률을 미리 파악할 수 있을 것입니다. 인구통계학적 특성, 과거 대출 이력, 소셜네트워크서비스(SNS) 게시글 성격 등에 해당하는 데이터의 상관관계를 분석해 행동을 예측하는 거에요. 해당 고객이 어떤 성격패턴을 가진 그룹에 속하는지 보는거죠."

"보험 회사도 마찬가지입니다. 보험회사에 최악의 '이벤트'는 고객이 이탈하는 것이겠죠. 한번 이탈한 고객을 다시 유치하는 것은 힘이 들고 비용도 많이 드는 일입니다. 이때 분석을 통해 어떤 고객이 이탈할 가능성이 있는지, 왜 이탈하는지 알게 된다면 어떨까요? 보장 내용을 바꾼다거나 자녀 등 가족 혜택을 제공하는 식으로 고객을 유지할 수도 있을 겁니다."

분석을 통해 비용을 절감하는 경우도 생긴다. "자동차 공장의 제조공정에서는 여러 이유로 품질 불량이 발생하지만 늦게 알아채 손해를 보게 됩니다. 이 때 장비의 온도, 습도, 원자재 상태 등 여러 변수를 분석해서 공장 라인에서 불량이 발생할 수 있는 가능성을 예측할 수도 있죠."

그러나 그는 정부 등 공공 분야는 아직까지 데이터 분석에 대한 수용도가 낮은 편이라고 지적했다.

"공공 분야에서도 분석은 치안, 범죄예방 등 다양하게 활용될 수 있습니다. 허위 정보를 제공해 실업 수당 등 복지수당을 받아가는 사람들을 확인할 수도 있을 것이며 세금 탈루, 탈세자들을 파악하는 데 활용될 수도 있을 것입니다."

아직은 미진하지만 제조업 분야 역시 센서에서 수집한 데이터를 갖고 예측할 수 있는 기회가 굉장히 많다는 점도 강조했다.