[CCTV뉴스=김진영 기자] 우리의 세계는 정보를 갈망한다. 불과 몇 년 전, 전 세계시장은 빅 데이터와 데이터 공유 가능성에 대해 열광했지만 그것은 환상이었다.
‘정보를 가진 자가 세계를 가진다’는 구절은 Rothschild에 의해 유명해졌다. Winston Churchill은 이 문구를 인용하는 것을 좋아했으며. 이 말을 쓰던 위대한 사람들은 정보를 사용하는 방법을 알아야 정보가 소중하다는 것을 알고 있던 것이다.
아무도 수집된 모든 정보를 이용하는 방법을 몰랐다. 하지만 지금 상황은 완전히 다르다. 원시 데이터를 분석하고 그 결과를 시장에 대한 유용한 통계 및 정확한 예측으로 전환할 수 있는 많은 도구가 있다.
업체들은 이 정보를 사용하여 서비스를 향상시키고 프로세스를 자동화하며 목표 시장에 대한 지식을 얻는다. 그리고 얻은 피드백을 사용하여 전반적인 성과를 향상시킬 수 있다.
예를 들어, 온라인 소매의 거물인 아마존은 고객에 대한 엄청난 양의 데이터, 즉 그들이 어떤 종류의 구매를 하는지, 무엇을 검색하고 있는지에 대한 정보를 얻는다. 이 데이터는 광고 알고리즘에 분명히 명시되어 있지만, 아마존은 또한 고객과의 관계를 개선하는 데 이 정보를 사용한다. 많은 빅 데이터 사용자들이 이것을 간과한다.
제너럴 일렉트릭(GE)은 가스 터빈 및 제트 엔진과 같은 기계류의 센서 데이터를 사용하여 작업 프로세스 및 신뢰성을 향상시키고 있다. 스타 벅스는 빅 데이터를 사용하여 새 체인점의 성공 가능성을 측정한다.
원시 데이터를 유용하게 쓰는 데 또 하나의 혁신적이고 유망한 도구는 신경망이다. 그것들은 비록 비즈니스 분야에서 잘 알려진 방법으로 입증되었지만, 추가 연구를 할 여지가 여전히 있으며, 여기에 이를 증명하는 사례가 있다.
동남아시아의 Fintech 회사인 마이크로머니(MicroMoney)는 신용 기록이 없는 고객에 대한 신속한 신용 평가를 위해 자체 평가 시스템에서 신경망 및 빅 데이터 도구를 사용한다.
서류, 증명서 및 고객의 신분 확인을 대신해, 채점 시스템이 차용자의 스마트폰에서 개인 데이터를 분석한다. 이 모든 것은 마이크로머니(MicroMoney) 애플리케이션을 설치하고, 개인 데이터를 사용하고, 온라인으로 금융서비스 신청서를 작성하는데 동의하는 것만으로도 충분하다.
그런 다음 채점 시스템은 사용 가능한 모든 데이터를 분석하고 신용도를 확정하며 잠재적인 신용 리스크를 95 % 이상의 정확도로 식별한다. 고객이 특정 신용 점수에 도달하면 시스템은 금융서비스를 자동으로 승인하고 사용자의 전자 지갑으로 돈을 보낸다.
채점 시스템은 확장되는 데이터베이스에 따라 지속적으로 데이터를 분석한다. 데이터 처리가 많을수록 고객의 신용도 평가의 결과가 더 빠르고 정확하다. 미래의 자율 학습 알고리즘에서는 사람들이 생각하기도 전에 모든 종류의 서비스를 제공할 수 있다.
예를 들어 한 남자가 자신의 SNS에서 아내가 임신했다고 게시했는데, 이 사람은 마이크로머니(MicroMoney)의 신뢰할 수 있는 고객으로 알려져 있으며 신용 등급이 높다. 채점 시스템은 이 사실을 파악하고 검색 엔진에서 임대하려는 집에 대한 최근 검색과 이 정보를 연관 짓고 그의 신용 등급을 평가한다.
월별 수입에 따라 모든 이해관계와 지불이 명시된 채로 주택 구매자를 위한 특별 할인의 담보 금융서비스를 받을 수 있다.
또는 다른 사례로, 평균 점수보다 높은 성적으로 학사 학위를 받고 다른 대학을 검색하여 교육을 계속 받으려는 소녀가 있다고 가정해 보겠다. 시스템은 그녀의 은행 계좌를 분석하여 그녀가 등록금이 충분하지 않다는 것을 알며, 학생 금융서비스를 제공한다.
이러한 기술이 은행 산업뿐만 아니라 사람들의 소비와 돈 저축 방식을 바꿀 수 있다는 것은 의심할 바 없다. 우리는 지금 광고 타겟팅의 모든 이점에 직면하고 있으며, 그것은 우리의 일상생활에서 스마트기술을 이용한 통합의 시작 일뿐이다.
