네이버 클라우드 "금융데이터 효과적 분석 위해 클라우드 필요"

[이데일리 한광범 기자] 네이버(035420) 비즈니스 플랫폼(NBP) 측이 “금융 데이터의 효과적인 분석과 관리를 위한 클라우드 서비스와의 결합이 필요하다”고 강조했다.

성무경 NBP 차장은 금융보안원 주최로 지난 19일 서울 광화문에서 열린 ‘금융 빅데이터 협의회’ 실무협의회에서 ‘빅데이터 기반의 미래 금융서비스 혁신과 성공전략’을 주제로 한 강연에서 금융 산업에서의 빅데이터 활용 중요성을 강조하며 이 같이 밝혔다.

그는 “금융 서비스 데이터 규모는 제조, 유통 및 도소매에 이어 세 번째 규모에 해당한다”며 “금융산업에서 빅데이터 기술은 이미 70% 이상 활용되고 있다”고 말했다. 그러면서 국내 금융 기업의 혁신 도전 과제로 △데이터 기반 경영 △인공지능(AI) 활용 확대 △금융 규제 준수 △하이브리드 클라우드를 꼽았다.

성 차장은 “소비자 금융에 AI를 적용하면 응답률과 수익성을 개선할 수 있고, 금융 사기를 줄이며 운영비용을 감축할 수 있을 것”이라고 강조했다. 이어 “기업 금융에 AI를 적용할 경우엔 매출 채권 회전일 단축, 재무예측 정확도 향상, 운영 비용 절감의 효과를 실현할 수 있다”고 밝혔다.

특히 “AI 및 머신러닝 등 최신 기술과의 접목도 가속화할 수 있다”며 금융 데이터의 효과적 분석과 관리를 위한 ‘클라우드 서비스와의 결합’ 필요성에 목소리를 높였다.

그는“클라우드는 확장성이 뛰어난 데이터 플랫폼을 통해 금융 회사에게 데이터 기반 혁신 환경을 제공한다. 또 다양하고 방대한 빅데이터 수집·분석을 통해 쉽게 데이터를 활용 가능한 정보로 재생산할 수 있도록 지원한다”고 강조했다.

현재 네이버 클라우드 플랫폼은 검색 전체, 동영상, 쇼핑, 로그 분석 등의 서비스에서 데이터 스위트(Data Suite)와 AI 스위트(AI Suite)를 활용해 외부 트렌드에 좀 더 기민하게 대응하고 빠르게 변화를 추진하고 있다. 금융 업계도 네이버 클라우드 플랫폼을 통해 도입해 사용 가능하다.

성 차장은 “데이터 스위트는 네이버 클라우드 플랫폼에서 제공하는 빅데이터 관련 서비스를 활용해 Hadoop, Hive, Spark·Hbase, Presto, Storm 및 다양한 빅데이터 프레임워크를 손쉽게 실행할 수 있으며 대용량 데이터 처리가 가능하다”고 소개했다.

그러면서 “최적의 AI 및 머신러닝 개발 환경을 제공하는 네이버 클라우드 플랫폼의 다양한 서비스를 활용하면 GPU를 동적으로 할당받아 원하는 딥러닝 솔루션과 사용자 프로그램을 쉽게 실행할 수 있으며 이를 통해 지능형 금융 서비스로의 진화를 간편하게 이룰 수 있다”고 밝혔다.