2018.06.07

'결제 사기 찾고 고객 행동 예측' 단스케방크의 애널리틱스 이야기

Jennifer O'Brien | CMO
덴마크의 단스케방크 그룹(Danske Bank Group)은 원-트라이브(one-tribe) 접근법으로 데이터 애널리틱스 전략을 추진하며 사업 운영을 개선하고 고객경험을 강화하고 있다.


단스케방크의 나딤 굴자르

최근 열린 테라데이타 시드니 서밋(Teradata Sydney Summit)에서 단스케의 글로벌 애널리틱스 총괄인 나딤 굴자르는 “어떤 사업을 시작할 때, 우리는 영업, 애널리틱스 팀, 데이터 엔지니어, 플랫폼 엔지니어, 심지어 네트워크 엔지니어까지 가담한 하나의 부족(a tribe)을 형성한다. 따라서 모두가 부족의 일원이다”고 강조했다.

이어 “우리는 전적으로 동일 장소에 있는 팀이 되려고 한다. 덴마크, 리투아니아, 폴란드, 방갈로, 인도 등에 흩어져 있더라도 마치 모두가 한 곳에 있는 팀처럼 일하는 것을 목표로 한다”고 말했다.

굴자르는 “트라이브 접근법은 즉각적인 답변과 소통을 가져오고, 생각과 의견에 대해 비판을 활성화하고, 아이디어 창출과 프로젝트 달성에 있어 효율을 증진한다”고 전했다.

그러면서 “영업 직원이 의문이 있을 때 일어나서 복도를 지나 엔지니어에게 즉시 질문한다면 이는 훨씬 더 효과적이다. 이게 모든 조직에서 가능한 것이 아님을 안다. 그러나 이는 우리가 다른 조직들에서 목격해온 경향이기도 하다. 그리고 이는 우리가 완성한 핵심적인 일 가운데 하나고, 우리의 성공담 일부다”고 이야기했다.

단스케방크는 270만 명의 개인 고객과 1만 9,800명의 직원, 1,900곳의 기업 및 기관 고객, 그리고 23만 1,000곳의 중소기업 고객을 거느린 노르만 계열의 종합 은행이다.

이 은행은 AI와 머신러닝의 위력을 이용해 내부 업무를 개선하고 고객 서비스를 강화하며 은행의 수준을 격상시키고 있다. 굴자르에 따르면, 여기에 이르기까지, 기업들은 기회를 파악하고 먼저 연구 단계에 들어가야 한다. 그리고 응용 연구 단계로 나아간다. 그다음은 실용 수준이다(솔루션을 실무에 투입). 그리고 마지막으로 와해 단계(disruptor phase)에 이르며 비즈니스 변혁을 가져온다.

첫 단계는 AI를 주창하기 시작하는 것이다. 그는 “그 후 연구팀을 결성했고, 처음의 화두는 ‘AI는 우리가 사용할 수 있는 기술인가, 단스케에 어떤 가치를 창출할 것인가?’”였다고 설명했다.

연구팀은 은행이 가치를 부가할 수 있는 영역들을 지정했다. 그러나 이 과정에서 몇몇 난제와 마주쳤고, 이는 대다수가 AI에 관한 과장된 통념과 유관했다.

굴자르는 “수많은 개념 증명(POCS)을 구축했다. 그리고 이는 매우 불안정했다. 그러나 모두가 우리와 무언가를 하고 싶어 했다. 그런데 사실 그게 문제의 하나였다. 갑자기, 여기저기서 요청이 쇄도했다. 이 데이터를 가지고 AI 마법을 사용할 수 있냐고 물어왔다”고 말했다.

그는 “AI가 잘 할 수 있는 일이 여럿 있지만, 마법의 지팡이는 아니다. 중요한 교훈이라면 AI를 아무 곳에나 적용하지 말라는 것이었다. 그냥 이미 가지고 있는 데이터면 충분할 수 있다. 꼭 빅데이터 같은 것이 아니라도 상관없다는 것이다. 심지어 단순 통계 모형으로도 얼마든지 마법을 부릴 수 있다. 늘 머신러닝이나 딥러닝이어야 할 필요는 없다”고 이야기했다.

또 하나의 큰 문제는 실용화된 개념증명(POC)이 은행에 거의 없었다는 점이었다.

굴자르는 “가치를 창출할 유일한 길은 실무에 투입하는 것이다. 얼마 후 우리는 좌절하였고, 다시 일어나 통찰의 길을 오르기는 매우 어려웠다”고 말했다.

반전은 외부 전문성으로 눈을 돌려 테라데이타의 애널리틱스 제품을 선택하면서 찾아왔다. 이 덕분에 ‘프로드 솔루션(Fraud Solution)’이라는 고급 애널리틱스 툴을 개발하는 데 처음으로 성공했다.

굴자르는 “머신러닝과 딥러닝을 결제 사기에 적용하고 있다. 실시간으로 거래를 검사하고, 조사 담당 직원 및 우리와 상호작용하는 다른 사람을 위해 결과를 출력한다. 그러나 이는 결국 고객을 위한 것이다”며 다음과 같이 강조했다.

“고객을 위한 것이 아니라면 아무 의미가 없다. 정말 아무 의미가 없다. 다시 말하지만, 단스케가 비즈니스 사례를 설계할 때는 언제나 고객의 입장을 고려한다.”

프로드 솔루션은 은행이 애널리틱스 여정을 본격화하고 진척시킨 결정적 계기였다. 굴자르는 “이에 의해 기술이 증명되었다. 더 이상 잠재적 혜택을 논하지 않는다. 실제 사실과 실제 데이터로 입증되었다”고 밝혔다.

이 투자에 힘입어, 단스케는 신종 사기 수법의 검출률을 40% 가까이 증가시킬 수 있었다. 아울러 가긍적적 판단(false positives) 역시 40%가량 감소시켰다. 딥러닝을 적용한 후에는 이 수치가 60%로 늘어났다.

위 솔루션이 나오기 전, 은행의 조사 담당 직원은 매일 1,200개의 사례를 조사했다. 굴자르는 “모든 조사가 수작업이었다. 따라서 40%를 제거한 것은 큰 성공이다”고 덧붙였다.

그에 따르면, 데이터 애널리틱스 게임에서 성공하려면 사실 기반이 필요하다.

굴자르는 “이를 성과지표(KPI)라고 부를 수 있지만, 이는 내게 이런 종류의 프로젝트 성공을 가늠하는 열쇠이다. 우리는 결과물을 전달해야 하지만, 이는 여전히 사실 기반이어야 한다. 이게 성공하는 유일한 길이다”고 말했다.

행동 예측
데이터 애널리틱스 전략은 단스케의 마케팅 전략을 극적으로 변화시켰다. 이 변화는 1년 전부터 시작되었다. 이때가 마케팅 표적을 개인으로까지 확대하기 시작한 시점이다.

굴자르는 “고객이 어떤 상품을 필요로 할 때 적합한 상품을 가지고 그곳에 있어야 한다. 나아가 정말 탁월하다면 사실 몇 단계 앞서가야 한다. 그러나 이는 매우 어렵다”고 이야기했다.

개인 고객의 텍스트를 식별하는 디바이스 ID 및 표준 데이터로부터 은행은 고객이 시스템과 상호작용 시 마우스를 얼마나 빨리 움직이는지, 얼마나 빨리 클릭하는지에 관한 데이터를 수집하기 시작했다.

굴자르는 은행이 데이터를 노출하거나 판매하지 않기 때문에 불안함에 대한 우려를 일축했다.

그는 “우리 자신과 우리 제품이 고객과 더욱 가까워지게 하려고 이를 이용할 뿐이다. 고객의 요구를 예측하고 고객이 우리를 필요로 하는 순간 그곳에 있으려는 것이다. 이게 핵심이다”고 강조했다. ciokr@idg.co.kr
  

2018.06.07

'결제 사기 찾고 고객 행동 예측' 단스케방크의 애널리틱스 이야기

Jennifer O'Brien | CMO
덴마크의 단스케방크 그룹(Danske Bank Group)은 원-트라이브(one-tribe) 접근법으로 데이터 애널리틱스 전략을 추진하며 사업 운영을 개선하고 고객경험을 강화하고 있다.


단스케방크의 나딤 굴자르

최근 열린 테라데이타 시드니 서밋(Teradata Sydney Summit)에서 단스케의 글로벌 애널리틱스 총괄인 나딤 굴자르는 “어떤 사업을 시작할 때, 우리는 영업, 애널리틱스 팀, 데이터 엔지니어, 플랫폼 엔지니어, 심지어 네트워크 엔지니어까지 가담한 하나의 부족(a tribe)을 형성한다. 따라서 모두가 부족의 일원이다”고 강조했다.

이어 “우리는 전적으로 동일 장소에 있는 팀이 되려고 한다. 덴마크, 리투아니아, 폴란드, 방갈로, 인도 등에 흩어져 있더라도 마치 모두가 한 곳에 있는 팀처럼 일하는 것을 목표로 한다”고 말했다.

굴자르는 “트라이브 접근법은 즉각적인 답변과 소통을 가져오고, 생각과 의견에 대해 비판을 활성화하고, 아이디어 창출과 프로젝트 달성에 있어 효율을 증진한다”고 전했다.

그러면서 “영업 직원이 의문이 있을 때 일어나서 복도를 지나 엔지니어에게 즉시 질문한다면 이는 훨씬 더 효과적이다. 이게 모든 조직에서 가능한 것이 아님을 안다. 그러나 이는 우리가 다른 조직들에서 목격해온 경향이기도 하다. 그리고 이는 우리가 완성한 핵심적인 일 가운데 하나고, 우리의 성공담 일부다”고 이야기했다.

단스케방크는 270만 명의 개인 고객과 1만 9,800명의 직원, 1,900곳의 기업 및 기관 고객, 그리고 23만 1,000곳의 중소기업 고객을 거느린 노르만 계열의 종합 은행이다.

이 은행은 AI와 머신러닝의 위력을 이용해 내부 업무를 개선하고 고객 서비스를 강화하며 은행의 수준을 격상시키고 있다. 굴자르에 따르면, 여기에 이르기까지, 기업들은 기회를 파악하고 먼저 연구 단계에 들어가야 한다. 그리고 응용 연구 단계로 나아간다. 그다음은 실용 수준이다(솔루션을 실무에 투입). 그리고 마지막으로 와해 단계(disruptor phase)에 이르며 비즈니스 변혁을 가져온다.

첫 단계는 AI를 주창하기 시작하는 것이다. 그는 “그 후 연구팀을 결성했고, 처음의 화두는 ‘AI는 우리가 사용할 수 있는 기술인가, 단스케에 어떤 가치를 창출할 것인가?’”였다고 설명했다.

연구팀은 은행이 가치를 부가할 수 있는 영역들을 지정했다. 그러나 이 과정에서 몇몇 난제와 마주쳤고, 이는 대다수가 AI에 관한 과장된 통념과 유관했다.

굴자르는 “수많은 개념 증명(POCS)을 구축했다. 그리고 이는 매우 불안정했다. 그러나 모두가 우리와 무언가를 하고 싶어 했다. 그런데 사실 그게 문제의 하나였다. 갑자기, 여기저기서 요청이 쇄도했다. 이 데이터를 가지고 AI 마법을 사용할 수 있냐고 물어왔다”고 말했다.

그는 “AI가 잘 할 수 있는 일이 여럿 있지만, 마법의 지팡이는 아니다. 중요한 교훈이라면 AI를 아무 곳에나 적용하지 말라는 것이었다. 그냥 이미 가지고 있는 데이터면 충분할 수 있다. 꼭 빅데이터 같은 것이 아니라도 상관없다는 것이다. 심지어 단순 통계 모형으로도 얼마든지 마법을 부릴 수 있다. 늘 머신러닝이나 딥러닝이어야 할 필요는 없다”고 이야기했다.

또 하나의 큰 문제는 실용화된 개념증명(POC)이 은행에 거의 없었다는 점이었다.

굴자르는 “가치를 창출할 유일한 길은 실무에 투입하는 것이다. 얼마 후 우리는 좌절하였고, 다시 일어나 통찰의 길을 오르기는 매우 어려웠다”고 말했다.

반전은 외부 전문성으로 눈을 돌려 테라데이타의 애널리틱스 제품을 선택하면서 찾아왔다. 이 덕분에 ‘프로드 솔루션(Fraud Solution)’이라는 고급 애널리틱스 툴을 개발하는 데 처음으로 성공했다.

굴자르는 “머신러닝과 딥러닝을 결제 사기에 적용하고 있다. 실시간으로 거래를 검사하고, 조사 담당 직원 및 우리와 상호작용하는 다른 사람을 위해 결과를 출력한다. 그러나 이는 결국 고객을 위한 것이다”며 다음과 같이 강조했다.

“고객을 위한 것이 아니라면 아무 의미가 없다. 정말 아무 의미가 없다. 다시 말하지만, 단스케가 비즈니스 사례를 설계할 때는 언제나 고객의 입장을 고려한다.”

프로드 솔루션은 은행이 애널리틱스 여정을 본격화하고 진척시킨 결정적 계기였다. 굴자르는 “이에 의해 기술이 증명되었다. 더 이상 잠재적 혜택을 논하지 않는다. 실제 사실과 실제 데이터로 입증되었다”고 밝혔다.

이 투자에 힘입어, 단스케는 신종 사기 수법의 검출률을 40% 가까이 증가시킬 수 있었다. 아울러 가긍적적 판단(false positives) 역시 40%가량 감소시켰다. 딥러닝을 적용한 후에는 이 수치가 60%로 늘어났다.

위 솔루션이 나오기 전, 은행의 조사 담당 직원은 매일 1,200개의 사례를 조사했다. 굴자르는 “모든 조사가 수작업이었다. 따라서 40%를 제거한 것은 큰 성공이다”고 덧붙였다.

그에 따르면, 데이터 애널리틱스 게임에서 성공하려면 사실 기반이 필요하다.

굴자르는 “이를 성과지표(KPI)라고 부를 수 있지만, 이는 내게 이런 종류의 프로젝트 성공을 가늠하는 열쇠이다. 우리는 결과물을 전달해야 하지만, 이는 여전히 사실 기반이어야 한다. 이게 성공하는 유일한 길이다”고 말했다.

행동 예측
데이터 애널리틱스 전략은 단스케의 마케팅 전략을 극적으로 변화시켰다. 이 변화는 1년 전부터 시작되었다. 이때가 마케팅 표적을 개인으로까지 확대하기 시작한 시점이다.

굴자르는 “고객이 어떤 상품을 필요로 할 때 적합한 상품을 가지고 그곳에 있어야 한다. 나아가 정말 탁월하다면 사실 몇 단계 앞서가야 한다. 그러나 이는 매우 어렵다”고 이야기했다.

개인 고객의 텍스트를 식별하는 디바이스 ID 및 표준 데이터로부터 은행은 고객이 시스템과 상호작용 시 마우스를 얼마나 빨리 움직이는지, 얼마나 빨리 클릭하는지에 관한 데이터를 수집하기 시작했다.

굴자르는 은행이 데이터를 노출하거나 판매하지 않기 때문에 불안함에 대한 우려를 일축했다.

그는 “우리 자신과 우리 제품이 고객과 더욱 가까워지게 하려고 이를 이용할 뿐이다. 고객의 요구를 예측하고 고객이 우리를 필요로 하는 순간 그곳에 있으려는 것이다. 이게 핵심이다”고 강조했다. ciokr@idg.co.kr
  

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