디지털 시대, 금융IT 아키텍처 핵심 변화

안녕하세요

디지털 시대에 변화된 금융IT 아키텍처의 변화에 대해 적어보려 합니다.

아래는 개인적으로 업무를 하며 느낀 기반으로 작성했습니다.

 

[디지털 시대 이전]

금융IT의 꽃은 뭐니뭐니해도 계정계입니다.

 1) 여신/수신 등 금융 비즈니스의 필수업무 개발/운영을 수행하며
 2) 도메인 기반IT이기 때문에 업무진입장벽도 높습니다.

 3) 데이터를 생성/처리하는 업무를 담당하여 기간계/처리계라고도 불립니다.

 

대부분의 금융회사는 계정계가 핵심이자 갑이며 나머지 시스템은 을의 입장을 가지고 있습니다.

하지만

최근 AI, BigData의 발전으로 데이터 분석/활용이 중요해짐으로써 금융IT의 핵심 비중의 변화가 생기고 있습니다.

 

디지털 시대 이전 금융IT핵심 업무

[디지털 시대 이후]

최근 금융IT의 화두라 하면 당연 Data Lake/BigData 기반 AI Modeling을 통한 비즈니스 전략 수립입니다.

금융 IT의 핵심인 계정계는 원래 그런 것, 당연한 것으로 오히려 고리타분한(?) 업무로 인식이 변화됨을 느낍니다.

서비스만 개발하는 비용을 줄이는 대상으로 전락당했다고나 할까요?

 

디지털 시대 이후에는 고객에게 개인화된 서비스를 제공하는 비즈니스가 핵심이기에 금융권에서도

그것을 가능하게 하는 빅데이터 분석 및 AI Modeling 기술에 관심을 두고 투자를 늘리고 있습니다.

 

디지털 시대 이후 금융IT핵심 업무

 

[디지털 시대, 계정계과 AI와의 협업은 필수]

금융권에는 아직 계정계과 AI를 담당하는 조직 간에는 Silo가 존재합니다.

많은 금융사가 CFT(Cross-Functional Team)을 유기적으로 만들지 않았기 때문입니다.

(AI는 AI, BigData는 BigData, 계정계는 계정계로 판단하는 폐해입니다.)

 

조직 간 Silo로 발생할 수 있는 문제는 아래와 같습니다.

 1) AI 담당자 입장에서는 계정계 업무를 이해하지 못하면 Data를 명확히 사용할 수 없습니다.

 2) 계정계 담당자 입장에서는 AI 조직의 요청사항이 업무/Data를 이해하고 요청하는 것인지 의심스럽습니다.

 

하지만 우리는 조직 간 협업을 통해 우리는 아래와 같은 시너지를 낼 수 있습니다.

 1) AI 담당자 입장에서는 Data의 명확한 이해 기반으로 AI Modeling을 할 수 있다.

 2) 계정계 담당자 입장에서는 AI조직에서 추가/수정 해달라는 데이터에 대해 이해기반으로 데이터를 생성해준다.

 

데이터를 생성하는 계정계와 그것을 분석/활용하는 정보계/AI 등의 협업이 원활히 된다면

Fintech시대에 다양한 서비스를 제시해줄 수 있는 금융IT로 발전할 것입니다.