“금융사가 보유한 콜센터에 주목해야 합니다. 빅데이터를 활용하기 위해 콜센터가 그야말로 보물창고입니다. 콜센터가 보유한 다양한 정보를 수집 가공하고 이를 챗봇으로 연결시켜야 합니다.”
이진형 LG CNS 빅데이터 컨설턴트는 금융사가 보유한 콜센터 정보를 적극 활용해야 한다고 강조했다.
상담원과 고객이 주고받은 음성과 문자 상담, SNS기반 정보를 텍스트로 전환해 이를 챗봇에 연결하면 챗봇을 학습시킬 수 있다는 주장이다. 예측까지 가능한 챗봇을 만들 수 있다는 것이다.
이 컨설턴트는 “앞으로 고객센터 업무 50%는 챗봇이 대체할 것”이라며 “결국 빅데이터에 대한 최대 수요는 예측”이라고 정의했다.
금융사가 빅데이터에 사활을 거는 것도 `누가 우리 상품에 관심이 있을까`라는 본질에서 시작된다고 부연했다.
빅데이터 사업 활성화를 위해 외부 CRM 데이터를 적극 활용해야 한다고 설명했다.
그는 “기존 빅데이터는 내부 CRM 데이터를 활용하는데 그쳤지만 이제 외부 DB를 활용하는 시대가 왔다”며 “가장 많은 고객 DB를 보유한 곳이 바로 금융사”라고 설명했다.
다만 미국 등 해외 선진국은 이미 DB가 합법적으로 거래되고 있지만, 아직 한국은 해결과제가 남아있다고 밝혔다. 그는 신한카드 코드9 마케팅을 소개하며, 앞으로 빅데이터 산업은 DB를 다수 보유한 기업과 협력모델을 구축하는 것이 관건이라고 제언했다. 예를 들어 한국 주부들이 가장 많이 이용하는 맘스다이어리는 회원수 68만명, 일일 방문자만 9만명이 된다고 소개했다. 이 사이트가 보유한 빅데이터를 활용하면 자녀들이 몇 살인지도 알 수 있다고 강조했다.
최근 LG CNS는 A사 인테리어 사업 진출에 대해 컨설팅 의뢰를 받아 빅데이터로 고객 인테리어 선호도 조사와 후속 매장 출점 위치 등을 조언했다.
이 컨설턴트는 “자녀가 있는 가구와 1인 가구, 신혼부부 중 누가 가장 인테리어 수요가 클지 빅데이터를 통해 추출한 결과, 자녀가 있는 가구가 가장 구매가 많았다”며 “여러 데이터를 융합하는 것이 필수”라고 밝혔다.
카드 데이터와 소셜 데이터, 공공데이터를 한데 묶어야 제대로 된 상권 분석이 가능하다는 것이다.
금융에서도 결국 빅데이터를 통한 챗봇이 핵심이 될 것으로 전망했다.
그는 “앞으로 지식DB기반 AI 고객센터가 등장할 것”이라며 “챗봇 진화방향은 텍스트 기반 고객 응대 데이터를 축적해 향후 이를 빅데이터 기반 고객 분석으로 치환하는데 있다”고 말했다.
길재식 금융산업 전문기자 osolgil@etnews.com
