금융 산업의 디지털 전략 및 마이데이터 담당 경험을 바탕으로 초개인화 서비스에 대한 인사이트를 공유한다. 최근 고객들은 AI에 대한 높은 관심을 보이며, 특히 생성형 AI에 대한 언급이 많아지고 있다. 초개인화는 고객 세분화 기반의 개인화와 달리 개개인에게 집중된 서비스 제공을 의미하지만, 기업 도입에는 어려움이 따른다. 발표자는 마이데이터를 초개인화 서비스의 핵심으로 보고, 관련 개념, 개인화 서비스 사례, AI 기반 솔루션, 그리고 해결해야 할 과제들을 설명한다.
CES 2024에서 금융 및 핀테크 기업들은 리테일, 이커머스, 스마트시티, 헬스케어 등 다양한 산업과의 융합을 강조하며, AI와 보안을 핵심 기술로 제시했다. 금융은 자본주의 사회의 공통 재화이며, 제조와 판매의 분리, 고객의 다양성 증가는 복잡성을 심화시킨다. 이러한 상황에서 고객 경험을 일관되게 제공하는 중심에는 마이데이터가 있으며, 이는 필수적인 요소로 강조된다. 마이데이터는 개인이 자신의 데이터를 한 곳에 모아 통제하고 다양한 서비스에 활용하는 개념으로, 데이터 주권을 개인에게 부여한다.
마이데이터 산업은 고객 트래픽 유통과 데이터 인프라 유통의 양면 시장을 가지며, 데이터 전송 요구권 행사를 위한 핵심 동인으로 통합 조회, 진단, 초개인화, 원스톱 경험 서비스가 중요하며, 특히 초개인화 서비스의 작동 여부가 핵심이다. 금융 마이데이터 산업은 많은 투자에도 불구하고 비즈니스 효과에 대한 회의론과 사업 중단 사례가 존재하지만, 데이터 경제의 특성상 통합 조회 이후 초개인화 서비스로 넘어가기 위한 데이터 범위, 양, 깊이, 연결 서비스, 이동 속도 등의 임계점 돌파가 필요하다. 이를 위해 마이데이터 2.0 추진, 개인정보보호법 개정, 혁신 금융 서비스 확대, 데이터 결합 활성화, 데이터 라이센스 확대 등의 노력이 진행 중이다.
마이데이터 기반 개인화 서비스는 기업의 디지털 전환 노력에도 불구하고 여전히 마케팅 용어를 사용하며, 개인화를 위한 고객 이해 및 접촉 방식 변화가 필요하다. 기업들은 마이데이터뿐만 아니라 고객 여정 정보, 외부 플랫폼, AI 기반 고객 특성 추론 등을 활용하여 360도 고객 뷰를 구축하고자 한다. 하지만 현재 기업들은 마케팅에 마이데이터를 적극적으로 활용하는 데 신중한 입장이다.
초개인화 금융 솔루션은 자산, 현금 흐름, 리스크 등을 통합적으로 보여주고 포트폴리오 최적화 및 균형점 제안을 가능하게 한다. 메릴린치의 어드바이저 매치 플랫폼은 디지털 서비스 외에 고객이 원하는 인적 자원 연결을 제공하며, 건강 분야에서는 맞춤형 식단, 건기식 추천 등 다양한 전문가 및 유통 생태계와의 연계를 통해 개인의 건강 문제 해결을 지원한다. 유통 분야에서는 소비 이력 통합 기반 쇼핑 코디 플랫폼이나 구매 내역 기반 탄소 배출권 정보 제공 등의 사례가 나타나고 있다. 플랫폼 기업들은 검색 개인화, 생성형 AI 기반 맞춤형 쇼핑 제안, 사용자 행동 분석 및 추가 정보 수집을 통해 초개인화를 구현하고 있으며, 특히 콘텐츠 평가 및 추천, 위치 정보 활용 등에 AI 기술이 중요하게 작용한다. 초개인화 서비스 구현을 위해서는 개인에 대한 이해뿐만 아니라 상품 및 서비스에 대한 이해와 평가가 중요하며, AI가 핵심적인 역할을 수행한다.
가트너의 하이프 사이클에 따르면 개인화 엔진은 성숙 단계에 접어들었으며, 데이터 관련 기술들이 뒤따르고 있다. 생성형 AI는 매우 빠른 속도로 기대 수준의 정점에 도달했으며, 단기간 내 상용화될 것으로 예측된다. AI 기반 솔루션 증강은 생성형 AI를 중심으로 논의되며, 전통적인 AI와 달리 범용성과 확장성이 뛰어나 다양한 데이터 분석에 활용될 수 있다. 금융 산업에서는 개인정보 보호 문제로 내부 데이터 활용과 생성형 AI 도입이 이원화되어 있지만, 개인화 서비스에 생성형 AI를 접목하는 것은 용이할 것으로 예상된다. 마케팅 분야에서 생성형 AI는 시장 조사, 콘텐츠 제작, 타겟팅 최적화, 성과 모니터링 등 다양한 업무 혁신을 가져올 수 있다.
마케팅 및 마이데이터 기업들은 고객의 니즈, 보안, 디지털과 휴먼 터치의 조화 등 복잡한 요구 사항에 대응하기 위해 CX 관점의 통합된 뷰를 유지해야 한다. 생성형 AI로 인한 새로운 리스크 증가로 AI 거버넌스 구축이 중요하며, 개인정보 유출, 편향성, 환각 현상 등의 문제 해결이 필수적이다. 각국 정부는 AI 규제 및 정책을 추진하고 있으며, 금융 분야는 AI 가이드라인 및 모형 검증 체계 마련에 힘쓰고 있다. 기업들은 AI 확산에 따른 부정적 영향 방지 노력을 기울여야 하며, 고객 경험 전반을 고려한 성장 전략을 수립해야 한다. 마이데이터 기반 초개인화 서비스는 개인의 데이터 기반 문제 해결 및 의사 결정 지원 도구로서, 나와 세상의 연결을 중계하는 역할을 수행하며, 현황 진단, 예측, 상품 서비스 매칭, 시뮬레이션 및 최적화 등의 기능을 포함한다. 궁극적으로 마이데이터 기반의 개화는 디지털 트윈, 즉 개인을 대신하여 신속하게 판단하고 현실 세계에 반영할 수 있도록 지원하는 체계로 발전할 것이며, 기업이 개인에게 트윈을 제공하는 것이 개인화 서비스의 핵심이 될 것이다.
출처:마이데이터
