각종 소셜네트워크서비스(SNS) 및 온라인 활동으로 개인별 다양한 디지털 흔적들이 도처에 남겨져 있다. 빅데이터를 통해 부가적인 가치가 창출되기 위해서는 이 디지털 흔적들을 연결할 수 있는 토대를 마련해야 한다. 또한 새롭게 창출된 가치에 동참할 수 있도록 사용자의 참여를 유도해 더 많은 데이터를 생성할 수 있어야 한다. 이때 비로소 빅데이터의 가치가 기하급수적으로 증가할 것이다.
국내 카드사는 어떨까. 카드사는 회원들의 소비생활 결과물인 카드 결제 정보를 보유하고 있다. 이 정보를 빅데이터 분석 기법을 활용해 고객 개인별 소비의 맥락을 해석하고 그에 맞는 혜택을 제공할 수 있는 가맹점들과 연결하는 플랫폼으로서 역할을 하기 위해 노력하고 있다. 특히 고객이 원하는 시간과 장소에서 카드사와 접촉하게 되는 서비스센터와 디지털 환경하에서 고객이 필요로 할 것을 예상해 선행적으로 제공할 수 있는 서비스에 초점을 맞추고 있다. 하지만 각종 개인정보 관련 규제로 인해 빅데이터 자체를 확보하는 것이 어렵거나 새로운 사업 기회가 보여도 시도하지 못하는 경우가 많은 실정이다.
사실 빅데이터 관점에서 보면 특정한 누구를 식별할 수 있는 개인정보 자체가 중요하지 않다. 특정인이 가지고 있는 특징들과 다양하게 연계된 정보들이 가진 패턴들이 중요하다. 이러한 패턴들을 찾아내고 활용하기 위해서는 데이터를 쉽게 연결하고 분석하기 위한 ‘기준점’(예를 들어 주민번호 같은 정보)이 필요할 뿐이다. 이미 우리도 모르는 사이에 핸드폰을 통해 남겨지는 많은 정보가 핸드폰에 부여된 특정한 ID에 결합하고 있다. 반면 금융권에서는 각종 규제로 활용이 제한적이다. 고객 맞춤형 서비스를 제공하는 것은 물론 새로운 사업 기회를 확보하기 위해 보다 적극적으로 고객 정보를 활용해야 한다. 최근 금융권이 빅데이터와 관련된 규제 완화에 촉각을 곤두세우고 있는 이유다.
