[서울=뉴스핌] 최유리 기자 = 지난 12월 금융권에선 총성 없는 전쟁이 시작됐다. 마이데이터 시범서비스 장이 열리면서다. 마이데이터는 소비자가 흩어져 있는 신용정보를 한꺼번에 제공하면 이를 토대로 맞춤형 금융 서비스를 제안하는 것이다. 데이터가 서비스 차별성으로 직결되는 만큼 마이데이터에 금융 플랫폼 성패가 달려 있다 해도 과언이 아니다. 은행, 증권사, 카드사, 핀테크사들이 한꺼번에 뛰어든 이유다.

황보현우 하나금융그룹 데이터총괄 상무(CDO) 겸 하나은행 데이터&제휴투자 본부장도 격전장에 섰다. 그만큼 그룹 내 가장 바쁜 인물 중 한 명이다. 1월 정식 서비스 이후 초기 이용자 수를 시간 단위로 체크하는 것은 기본이다. 타 금융사들과 연동이 잘되는지 점검하고 문제를 해결하는 것도 그의 몫이다. 그룹의 데이터 역량을 모으기 위해 각 계열사로 바쁘게 뛰기도 한다. "하나금융의 데이터 시계가 멈춤 없이 돌아가는 환경을 만들고 있다"는 말처럼 황보 상무의 일과는 바쁘게 돌아간다.

◆ 유기적 조직으로 가속도...그룹 통합 브랜드 '합' 출시

황보 상무는 2021년 8월 하나금융에 합류했다. 2018년 하나금융 벤처캐피탈인 하나벤처스 설립 멤버로 참여했다가 CDO로 복귀했다. 자타 공인 빅데이터 전문가로 2018년 영국 케임브리지 국제인명센터(IBC)의 '빅데이터·인공지능(AI) 분야 세계 100인의 전문가'로 꼽혔다.

주어진 미션은 분명했고 기한은 촉박했다. 시범서비스를 시작으로 마이데이터 사업을 본궤도에 올리는 것. 그나마도 금융당국으로부터 본허가를 가장 늦게 받으면서 마음이 급했다. 2021년 7월 하나은행, 하나금융투자, 하나카드, 핀크가 본허가를 받아 경쟁사 대비 6개월가량 늦게 출발선에 섰기 때문이다.

"여러 사업자가 동시다발적으로 프로젝트를 진행하니 개발인력 수급조차 쉽지 않았어요. 그런 와중에 출범 날짜가 정해져 있다는 것도 부담이었죠. 본허가를 받기 전부터 프로젝트에 착수해 불철주야 뛰면서 경쟁사들과의 격차를 줄여야 했습니다."

속도전을 위해 조직부터 다듬었다. 은행만 보면 그가 이끄는 데이터&제휴투자본부는 ▲데이터 기반 서비스를 제공하는 마이데이터사업유닛 ▲데이터로 고객을 분석하는 AI랩유닛 ▲제휴사업자를 발굴·투자하는 제휴투자유닛으로 나뉜다. 내부 데이터 분석과 제휴를 통한 외부 확장, 그리고 둘을 서비스에 녹이는 선순환 구조다. 20년간 데이터 전문가이자 투자 전문가로 쌓은 황보 상무의 경력이 그대로 녹아 있는 셈이다.

"데이터와 투자가 한 조직에 묶였다는 건 상당한 파격입니다. 전략적 투자 대상이 대부분 핀테크나 AI, 데이터 기업이기 때문에 기술적 이해가 필요하고, 제휴 후 얻는 데이터를 서비스에 녹여야 하기 때문에 협업이 중요하죠. 사업자 중심의 제휴가 아니라 고객을 분석해 그에 맞는 제휴 서비스를 연결해 주려는 목적입니다."

그룹 차원의 협업으로도 속도를 더했다. 각 계열사가 참여하는 '워킹 그룹'을 만들어 그룹 차원에서 상품과 서비스를 콜라보한다. 마이데이터 가입자에게 하나손해보험의 '사이버 금융범죄 보험' 무상가입 혜택을 제공하거나 은행에서 해외주식을 지급할 때 하나금투 계좌로 주는 식이다.

속도를 높인 덕에 하나금융은 경쟁사들과 같은 선상에 섰다. 금융그룹 중 유일하게 통합 마이데이터 브랜드 '합'을 내놓아 차별화도 꾀했다. 데이터로 자산을 통합해 관리하고 각 계열사가 함께 종합 서비스를 제공한다는 의미다.

◆ 디지털 개인자산관리로 승부..."PB 명가 잇는다"

황보 상무는 개인자산관리를 '합'의 승부수로 꼽는다. 하나은행의 강점이자 아직 대중화되지 않은 영역이나 사업 기회가 크다고 판단했기 때문이다. 디지털 개인자산관리 서비스로 전통 '프라이빗 뱅킹(PB) 명가' 명성을 잇겠다는 포부다.

구체적으로 소비자의 투자성향이나 소비성향을 분석해 자산관리 포트폴리오를 제공한다. '티끌 모아 태산형'인지, '묻고 더블로 가는 형'인지를 분석해 적금 60%, 펀드 40%로 추천하는 식이다. 펀드도 맞춤형 상품을 제안해 터치 한 번으로 가입까지 이어질 수 있다.

"고액 자산가들은 이미 오프라인에서 PB서비스를 받고 있어 마이데이터의 주된 타깃은 아닙니다. 투자 경험이 적고 1억원 미만의 자산을 가진 사람들도 끌어오는 게 목표죠. 데이터를 기반으로 이들에게도 초개인화 서비스를 제공할 겁니다."

초개인화를 위해선 데이터의 양과 분석의 질이 필수다. '합'으로 많은 데이터가 모일수록 군집화를 넘어 디테일한 개인화가 가능해진다. 또 데이터를 잘 분석해야 소비자에게 딱 맞는 서비스를 제공할 수 있다.

"일단 시범서비스로 안정적인 첫걸음을 내디뎠습니다. 하지만 앞으로 갈 길이 멀어요. 유의미한 가입자를 확보해 데이터를 쌓는 초반 스퍼트가 관건이죠. 이제부터가 진검승부입니다."

yrchoi@newspim.com