한국투자증권은 맞춤형 자산관리 서비스 강화를 위한 빅데이터 분석 기반의 ‘자산관리 예측모형’을 자체 개발 완료하고, 앞으로 한층 강화된 고객 서비스를 제공하겠다고 24일 밝혔습니다.
한국투자증권이 개발한 ‘자산관리 예측모형’은 축적된 고객의 과거 투자, 거래내역을 통해 각 고객에 맞는 선호채널, 선호상품, 거래패턴, 거래상품 변화추이 등의 모든 고객 데이터를 분석해 40개 이상의 유형을 변수화 한 후 유의성을 확인하고 통계적 분석기법을 적용해 다양한 투자예측 정보를 만들게 됩니다.
이를 통해 거래 변동성이 높아질 것으로 예상되는 고객그룹에 대해 자산변화 가능성 사전인지 확률정보 등의 여러 가지 예측 정보를 활용한 선제적 집중 고객관리가 이뤄지게 된다는 설명입니다.
특히, 기존 자산관리 영역에서 고객 수익률 등의 기본적이고 제한적인 데이터가 활용되었던 것에서 한 단계 넘어, 축적된 다양한 고객 데이터를 활용한 예측정보로 효율적 자산관리가 이루어질 수 있도록 개발된 것이 특징입니다.
문성필 상품마케팅본부장은 “앞으로 자산관리 시장에서도 빅데이터 분석 능력이 핵심가치가 될 것으로 예상됨에 따라 미래의 불확실성에 대한 통찰력과 위험에 대한 선제적인 대응력, 고객의 니즈를 먼저 읽어내는 분석력 등 데이터 중심의 새로운 가치를 창출하는 능력이 금융회사의 경쟁력이 될 것”이라고 말했습니다.
한국투자증권이 개발한 ‘자산관리 예측모형’은 축적된 고객의 과거 투자, 거래내역을 통해 각 고객에 맞는 선호채널, 선호상품, 거래패턴, 거래상품 변화추이 등의 모든 고객 데이터를 분석해 40개 이상의 유형을 변수화 한 후 유의성을 확인하고 통계적 분석기법을 적용해 다양한 투자예측 정보를 만들게 됩니다.
이를 통해 거래 변동성이 높아질 것으로 예상되는 고객그룹에 대해 자산변화 가능성 사전인지 확률정보 등의 여러 가지 예측 정보를 활용한 선제적 집중 고객관리가 이뤄지게 된다는 설명입니다.
특히, 기존 자산관리 영역에서 고객 수익률 등의 기본적이고 제한적인 데이터가 활용되었던 것에서 한 단계 넘어, 축적된 다양한 고객 데이터를 활용한 예측정보로 효율적 자산관리가 이루어질 수 있도록 개발된 것이 특징입니다.
문성필 상품마케팅본부장은 “앞으로 자산관리 시장에서도 빅데이터 분석 능력이 핵심가치가 될 것으로 예상됨에 따라 미래의 불확실성에 대한 통찰력과 위험에 대한 선제적인 대응력, 고객의 니즈를 먼저 읽어내는 분석력 등 데이터 중심의 새로운 가치를 창출하는 능력이 금융회사의 경쟁력이 될 것”이라고 말했습니다.
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