디지털 경제에서 데이터 경제로의 전환은 금융 서비스 조직의 구조를 새롭게 바꾸며, 이들이 가치를 창출하고 전달하는 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 이러한 변화로 인해 기업들이 정보를 생성, 처리, 저장하는 방식도 그 어느 때보다 빠르게 발전하고 있습니다.

최근 몇 년간 데이터의 폭발적인 증가와 디지털 전환의 가속화가 이어지며, 금융 서비스 기업들은 하이브리드 IT, 데이터, 인공지능(AI) 이니셔티브를 실행하는 데 있어 새로운 도전에 직면하고 있습니다.

하지만 현 단계에서는 인프라 관련 도전 과제를 통해 다음과 같은 목적을 달성할 수 있다는 것을 아는 것이 중요합니다.

고객 경험 강화
마진 증대 및 경쟁 우위 강화
성장 기회 확대

위의 목표는 모든 산업에서 필수적이나, 금융 서비스 회사의 경우 더더욱 중요합니다.

폭발적인 데이터 증가, 디지털 혁신 가속화, 하이브리드 IT, 데이터 및 AI 준비 시대에 위 목표를 달성하려면 어떻게 해야 할까요?

IT 인프라를 재고하고 재창조하여 데이터 교환 최적화에 집중해야 합니다.

이것이 무엇을 의미하는지, 왜 필요한지 자세히 살펴보겠습니다.

데이터 중력 집중도가 금융 업계의 IT 인프라 아키텍처 전략에 근본적인 변화를 가져오고 있습니다.

금융업에서 만들어지는 방대한 양의 데이터를 생각해볼까요? 맥킨지 글로벌 연구소에 따르면, 글로벌 은행이 생산성 관리를 위해 생성형 AI를 도입하면 연간 2,000억~3,400억 달러의 가치를 창출할 수 있으며, 이는 업계 전체 매출의 2.8%에서 4.7%에 해당한다고 합니다.¹

디지털 리얼티는 자체 연구를 통해 글로벌 데이터베이스를 구축하여, 기업 데이터 생성 라이프사이클의 집중도 증가와 IT 인프라에 미치는 영향을 측정, 수량화, 예측하는 지표를 도출해냈습니다. 이 메가트렌드 지표는 '데이터 중력'이라고 불리며, 폭발적인 속도로 계속 확대되고 있습니다.

이 메가트렌드에 디지털 전환의 가속화와 하이브리드 IT, 데이터, AI 이니셔티브를 결합해보면, 이러한 변화가 금융 서비스 기업에 미치는 영향은 상당합니다. 이는 기업들에게 중요한 기회와 극복해야 할 도전 과제를 동시에 안겨주며, 그 예는 다음과 같습니다.

성장과 경쟁: 지속적인 마진 압박, 데이터 수익화 목표, 핀테크 경쟁
복잡성과 사이버 보안 위험: 변화하는 고객 선호도와 증가하는 사기 손실
규제 및 컴플라이언스: 규제 홍수, 데이터 중심 규제 강화, 끊임없는 사이버 위협
인수 합병: 확장을 통한 규모 확대, 비즈니스 분야 다각화 및 파괴적 기업 인수

소매 및 상업은행, 증권, 트레이딩과 투자은행, 자산 및 부동산 관리, 보험 등 어떤 분야든, 데이터 교환 최적화를 중심으로 한 인프라 전략 전환은 다음과 같은 영역에서 매우 중요합니다.

데이터 중력 장벽 극복
민감한 데이터 보호
데이터 컴플라이언스 시행
AI 기반 기능 활용
위험 감소
비용 절감
수익 증대

데이터 교환 최적화는 금융 서비스의 모든 지점에서 고객을 보호하고 서비스를 제공하는 데 도움을 줍니다.

데이터 중력은 더 많은 애플리케이션과 서비스를 끌어들여 더 많은 데이터를 생성하는 선순환을 만들어내지만, 기업 워크플로우 성능을 저해하고 비용을 증가시키며 새로운 보안 문제를 야기하기도 합니다. 이는 규제 요구사항, 데이터 주권, 그리고 기타 인위적인 제약들로 인해 더욱 복잡해지기도 합니다.

그러나 은행, 신용 조합 및 기타 금융 기관의 IT 임원 및 의사 결정권자에게는 데이터를 수집, 처리하고 모든 관련 비즈니스 라인에 연결하는 효과적인 데이터 중심 전략을 주도할 수 있는 능력이 필요합니다. 특히 새로운 AI와 머신러닝(ML) 이니셔티브를 도입하려 할 때 이러한 역량은 더욱 중요합니다.

AI는 방대한 데이터를 필요로 하며, AI 없이는 새로운 비즈니스 가치를 창출할 수 없습니다. 이와 관련하여, 2024년 글로벌 데이터 통찰력 설문조사에서 응답자의 67%가 데이터를 효과적으로 관리, 통제, 활용하고 AI를 실행하기 위해 명확한 데이터 전략을 수립하는 것이 필수적이라고 답했습니다.

소매 및 상업 은행

소매 및 상업 은행 분야라면, 다음 사항을 결정해야 합니다.

고객의 프라이버시를 보호하면서 AI 기반의 신용 및 사기 방지 기능을 제공하여 더욱 풍부한 은행 서비스를 제공하려면 어떻게 해야 할까요?

전통적인 인프라로는 데이터 생성, 입출력 제어, AI/ML 기능에 영향을 미치는 장벽들 때문에 이를 달성하기가 어렵습니다. 게다가, 데이터 중력(Data Gravity)은 글로벌 규모로 은행 서비스를 운영하는 방식을 심각하게 제한할 수 있습니다.

데이터 교환을 최적화하는 데이터 중심 아키텍처를 구축함으로써, 소매 및 상업은행은 다음과 같은 효과를 얻을 수 있습니다:

경쟁력 있는 뱅킹 경험 제공
고객과 가까운 곳의 데이터 보호
AI로 커진 위험 및 사기 로컬화
로컬 데이터 컴플라이언스 시행

증권, 트레이딩 및 투자 뱅킹

오늘날 증권과 트레이딩 분야에서는 시장 점유를 위한 전략 최적화부터투자 은행 기회 활용까지 모든 것에 AI를 활용하고 있습니다. 마지막으로 ESG 투자 및 대체 데이터도 얻을 수 있습니다.

그러나 오늘날 디지털 경제에서는 AI/ML 준비 태세, 글로벌 거래 역량, 유입/유출 제어에 대한 제한 등 여러 가지 장벽이 장애물로 작용할 수 있습니다.

증권, 트레이딩 및 투자 은행에서는 데이터 교환 최적화로 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

경쟁력 있는 트레이딩 전략 수립
안전한 타사 데이터 통합
AI 기반 투자 은행 상호 작용 현지화
로컬 데이터 컴플라이언스 시행

자산 및 재산 관리

자산 관리자이거나 투자 회사에서 일하고 있다면, 고객과의 차별화된 자문 경험을 제공하는 동시에, 대체 데이터 소스와 인사이트를 활용하여 경쟁 우위를 유지하려 노력할 것입니다.이를 AI 기반의 모니터링 및 보고 전략과 결합하면 이러한 노력이 더욱 강화됩니다.

금융 서비스 산업의 다른 분야와 마찬가지로 자산 관리 회사는 AI/머신러닝 기능과 유입/유출 제어 문제에 직면해 있습니다. 여기에 데이터 생성 및 데이터 사용에도 문제가 있습니다. 또한 데이터 중력은 이들 기업에 글로벌 규모로 영향을 미칠 수 있습니다.

자산 및 자산 관리 아키텍처에 최적화된 데이터 교환 전략이 반영되어 있다면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

해당 부문의 모든 이점 활용
경쟁사와 차별화된 자문 경험 제공

보험 및 재보험

데이터를 보호하는 동시에 풍부한 고객 및 고객 경험에 크게 의존하는 또 다른 부문입니다. 보험이나 재보험 분야에서 일하신다면 위험 관리 및 인수 프로세스의 일부로 AI를 사용할 가능성이 높습니다.

기존 아키텍처를 사용할 때 발생하는 문제는 옴니채널 데이터 생성 및 사용, 유입/유출, AI/머신러닝 기능, 글로벌 규모의 비즈니스 수행 방식에 영향을 미칩니다 실제로 2024년까지 보험 업계의 G2000 기업은 전 세계적으로 연평균 143%의 성장률이 추정되는 데이터 중력 강도의 가속화에 직면할 것으로 예상됩니다.

보험 및 재보험 부문에서 데이터 교환을 최적화하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

경쟁력 있는 보험 경험 제공
AI 기반 제품 및 서비스 현지화
타사 데이터 통합을 보호하는 동시에 현지 데이터 컴플라이언스 준수

최적화된 데이터 교환을 달성하려면 모든 채널, 비즈니스 기능 및 PoP에서 디지털로 지원되는 상호 작용을 통해 고객, 파트너 및 직원에게 최상의 서비스를 제공하기 위해 실시간 인텔리전스로 보강되고 유비쿼터스 및 온디맨드 방식으로 운영되는 퍼베이시브 비즈니스 플랫폼이 필요합니다.

결제 처리업체

결제 서비스를 제공하는 기업은 고객 거래를 처리하는 데 필요한 방법을 확장하기 위해 실시간 데이터 보고 및 분석에 크게 의존합니다. 전통적으로 수동으로 처리되던 결제 서비스가 더 나은 솔루션을 위해 AI를 도입하기 시작했습니다. 이 솔루션에는 거래 시간 개선, 보안 강화, 신속한 승인 처리, 가용성이 향상된 모델(연중무휴 24시간)이 포함됩니다.

결제 처리에서 데이터 교환을 최적화하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

결제 처리 경험을 차별화하십시오
안전한 타사 데이터 통합
AI 기반 통찰력 및 지원 현지화
로컬 데이터 컴플라이언스 시행

이러한 AI 솔루션을 지원하는 데 필요한 전력, 고급 냉각, 보안, 규정 준수 제어 요구 사항 및 상호 연결성을 처리하여 전 세계적으로 낮은 지연 시간을 제공하기 위해 고집적 코로케이션 전략을 구현하는 것을 고려해 보세요.

금융 서비스의 디지털 혁신 과제와 데이터 중력 장벽을 극복하는 방법

금융 서비스 산업 종사자라면 Digital Realty '퍼베이시브 데이터 센터 아키텍처(PDx™)' 라이브러리: 금융 서비스 데이터 교환 최적화'의 최신 항목을 읽어보시기 바랍니다.

'데이터 기반 디지털 혁신'에 대해 다룹니다.이는 데이터를 전략적 자산으로 전환해야 한다는 의미입니다.

이 솔루션 개요는 금융 서비스 비즈니스 및 기술 리더에게 데이터 기반 디지털 혁신을 구현하고 경쟁 우위를 확보하며 새로운 성장 기회를 창출하기 위한 체계적인 전략과 솔루션 접근 방식을 제공합니다.

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데이터 기반 전략 활용을 통한 금융 서비스 데이터 교환 최적화