[기고] 데이터 코드화에 따른 금융 전산프로젝트의 발전

2019.01.22 11:32:39 / 박기록 rock@ddaily.co.kr

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[기고] 금융권 전산프로젝트 분석단계에서의 필수 체크 항목

- 금융권 리스크관리시스템 프로젝트에 관한 이해 
글 : (주)유니타스 배성수 이사(사진)

2부 : 데이터 코드화에 따른 금융 전산프로젝트의 발전

앞서 1부 기고에 이어 이번에는 설계단계에서 고려되는 코드화(Encoding)에 대해서 언급하고자 한다.  코드화란 제품 이름이나 거래처이름 등에 일정한 방법으로 기호 혹은 부호 열을 대응시켜 간결한 별표로 나타내어 데이터 처리를 하는데, 이 대응시키는 조작으로 정의하고 있다. (출처: 컴퓨터인터넷IT용어대사전)

내용상으로 좀 더 해석하자면, 내 주머니에 동전과 열쇠, 핸드폰 세개의 물건이 있다고 하자. 컴퓨터는 동전 등의 사물의 인식을 사전에 데이터로 지정해놓지 않았다면 어떤 물건인지 인식하지 못할 것이다. 따라서 동적이라고 인식하는 표시를 사전에 프로그램을 통해 데이터로 지정을 했다면 기계적으로 동전을 찾아낼 것이다. 

이러한 데이터의 기호로 동전은 숫자1, 열쇠는 숫자2, 핸드폰은 숫자3으로 부여를 한다면, 컴퓨터는 각 사물들을 숫자1, 숫자2, 숫자3이라는 표시로 인식시키는 프로그램을 구현하다면 될 것이다.

이와 동일하게 금융기관에서 사용되는 상품들에 적용시켜 볼 수 있다. 한 금융기관이 보유하고 있는 상품에는 주식, 채권, 파생상품이 있다고 하자. 마찬가지로 데이터에 주식은 A, 채권은 B, 파생상품은 C라고 표시를 부여한다면, 그 금융기관이 보유한 상품에는 A, B, C로 각각의 표시로 저장 할 수 있다. 이를 상품에 대해 코드화(Encoding)했다고 한다. 전산프로젝트시에 설계를 할 때, 데이터처리를 원활하게 하기 위해 이러한 코드화를 통해 하나의 묶음단위의 정보로의 정의가 필요하게 된다. 

이러한 코드들은 다음과 같이 묶음 단위로 확장해 나갈 수 있다. 예를 들어, '보유상품 중 대출채권(코드:BB) 중에 개인고객(코드:01), 담보유형 중 부동산담보(코드: 10), 중도상환여부(코드: Y)' 각각의 속성들을 코드로 정의한다면, 이는 간단하게 ‘BB0110Y’라는 묶음의 코드화로 표현 될 수 있다. 

금융기관에는 여러상품들이 있고, 각 상품은 여러속성들을 가지고 있기 때문에 이러한 코드화를 통해 컴퓨터에 위와 같은 내용을 간결하게 저장시켜놓을 수 있다. 

만약 코드화를 하지 않고, “대출채권 중에 개인고객이면서 담보유형이 부동상담보면서 중도상환이 발생한 계좌”라는 문구자체로는 컴퓨터가 인식을 못한다. 따라서 코드화된 데이터들이 쌓이게 되면 간결하지만 엄청난 정보를 보유하게 된다. 이는 빅데이터의 원천으로 활용될 수 있고, 미래의 인공지능 분야에서도 기초적인 자료로 활용하게 될 수 있다. 인공지능에 의한 분석도 결국은 코드화된 데이터들 시계열로 쌓여서 그 데이터들을 분석하는 방식으로 금융기관에서는 활용하게 될 것이다. 
 
최근에는 다양한 분류의 코드화가 금융권 프로젝트에서도 설계되고 개발되고 있다. 예를 들어 거래되는 한 계좌에 상품구분, BS계정구분, 고객구분, 조직구분, 통화코드 등의 기본적인 코드화 말고도, 여러 코드들의 정보를 조합한 코드들도 만들어지고 있어서, 금융기관 내에서도 무수한 정보들이 코드화에 의해 엄청난 데이터로 쌓이고 있다. 이 때 중요한 것은 코드화 시킨 의미를 쉽게 이해 할 수 있는 체계가 있어야 한다. 코드화로 “BB0110Y”로는 컴퓨터만 인식할 뿐, 사람에게도  이해을 할 수 있는 코드집이나 코드해석하는 기능이 필요하기 때문이다.
 
또한 정해진 코드 외에 발생하는 누락데이터 처리에 대한 방안도 마련되어야 한다. 보유상품들을 A, B, C라는 상품코드들로 코드화를 해놨는데, 새로운 상품이 발생하여 A, B, C 중에 속하지 않는 상품이 발생된다면 데이터 누락이 될 수 있다. 여기에 누락된 코드를 담당자에 의한 수작업으로 설정하는 체계로 되어 있다면 코드체계에 익숙하지 않은 담당자 일 경우는 잘못된 코드를 적용 할 수 있어 이러한 오류를 방지 할 수 있는 방법이 마련되어야 한다.
 
코드화는 결국 데이터 처리를 위한 간결한 구분자이지만, 이러한 구분자들의 조합은 축약된 많은정보를 가지게 되어 다양한 분석을 할 수 있는 기반이 된다. 또한 하드웨어의 발달로 코드화를 통해 대량의 데이터를 다양하게 분석 할 수 있게 되었다. 예를들어 금리리스크분석에서도 과거에는 단순히 계정별 잔액정보만 분석했다면, 최근에는 고객유형에 따른 중도상환율을 감안한 대출상품의 미래현금흐름을 금리변화에 따라 분석 할 수 있게 되었다. 

끝으로 프로젝트 수행시, 기존에 개발된 코드화를 활용하거나, 기존 고안된 코드들에 대해 보완 할 수 있는 코드체계를 금융기관이 보유하고 있는 것이 중요하다. 최근 금융기관들은 형상관리체계를 통해 코드들을 관리하고 있다. 다만, 이 코드들의 관리가 특정 업무영역에서는 예외로 관리가 안되는 수동적인 관리가 아니라, 전사적인 측면에서 코드관리를 능동적으로 활용 할 수 있도록 발전시킬 필요가 있을 것이다.  




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