[디지털데일리 이상일기자] 금융권에서 이상금융거래탐지시스템(FDS) 등 빅데이터 분석기법의 업무 적용이 본격적으로 확산되고 있다. 그러나 한편으론 빅데이터 시스템 운영비용에 따른 절감 방안을 찾는 것도 중요한 문제로 떠오르고 있다.

현재 은행및 2금융권의 주요 금융사들은 FDS 등 빅데이터 분석이 필요한 업무를 대상으로 관련 시스템을 구축, 운영하고 있다. 특히 분석해야 할 데이터가 방대한 대형 금융사들의 경우 각종 비정형 데이터까지 분석하기 위한 빅데이터 플랫폼을 구축, 운영하고 있는 상황이다.

◆쌓이는 데이터, 빅데이터 운영 비용증가 고민 = 문제는 데이터가 쌓이면 쌓일수록 시스템을 운영하기 위한 비용도 증가한다는 점이다.

예를 들어 하나은행(현 KEB하나은행)이 사용하고 있는 ‘스플렁크(Splunk)’의 경우를 보면, 분석 로그 파일의 크기에 따라 다른 라이선스 제도를 채택하고 있어 분석할 데이터가 늘어나면 늘어날수록 비용이 증가하는 구조를 가지고 있다.

스플렁크 외 다른 빅데이터 분석 플랫폼의 경우도 데이터가 늘어나면 이를 처리하기 위한 하드웨어 자원 확보가 주요 문제로 등장하고 있다. 특히 최근 처리 속도 향상을 위한 SSD 등 기존 스토리지 보다 비싼 장비 도입도 이뤄지는 등 총소유비용(TCO) 문제도 가시화되고 있는 상황이다.

IT서비스업계 관계자는 “대규모 분산 노드 및 소프트웨어 유지보수의 한계 때문에 모 대기업에서는 빅데이터 플랫폼을 걷어내는 상황도 발생”하고 있다고 전했다.

일각에선 외부 빅데이터 전문 업체에 이를 위탁하는 방안도 고려되고 있지만 금융권에선 현실적인 대안이 아니다. 아직 개인정보보호법 등 법적 규제와 금융 IT감독 규정 등 내부 정보를 외부에 위탁하는 것이 여의치 않기 때문이다.  

◆“그래도 비용절감 묘수를 찾아라” = 하지만 빅데이터 운영 경험이 쌓이면서 비용절감을 위한 묘수를 찾고 있는 금융사들도 있다.

특히 FDS와 같이 특정 이상행위를 찾는 업무의 경우 방대한 데이터를 모두 보유하고 있을 필요는 없다는 것이다.

실제 증권업계 중 선제적으로 FDS 도입에 나섰던 유안타 증권의 경우 인메모리 DB를 활용해 시스템 운용 비용을 절감한 것으로 알려졌다. 금융고객의 이상행위를 특정할 수 있는 데이터는 한정돼 있다는 것을 그동안의 운영 경험으로 알게 됐기 때문이다.

유안타 증권은 특정 데이터만을 뽑아 인메모리 DB를 통해 분석함으로서 비용절감은 물론 분석 속도 향상을 기대할 수 있게 됐다.

FDS 공동 구축을 추진하고 있는 저축은행중앙회와 코스콤 등도 비용효율적인 빅데이터 기반 시스템 구축을 위한 기술 검토를 현재 진행하고 있다.

업계 관계자는 “빅데이터 운영 노하우가 쌓여 갈수록 무조건적인 시스템 증설을 통한 고도화는 지양되는 상황”이라며 “IT벤더들 역시 기존 시스템 자원을 최대한 활용하는 범위 내에서 제품을 개발하고 있는 등 효율화에 초점을 맞추는 분위기”라고 전했다.

현재 금융사들은 빅데이터 적용 분야를 전방위적으로 확대해 나가는 분위기다. FDS를 중심으로 리스크 관리, 평판관리에 이미 빅데이터 기법이 적용되고 있으며 최근 신한은행이 고객내부 불만 VOC 데이터와 SNS 등의 빅데이터를 연계해 고객의 요구를 은행 정책과 상품에 반영하는 시스템을 갖추는 등 다양한 분야에 빅데이터가 사용되고 있다.

<이상일 기자>2401@ddaily.co.kr



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