마이데이터 서비스 사례(카드, 보험 편)

#마이데이터 #Mydata #마이데이터 서비스 #카드업계의 마이데이터 서비스 #보험업계의 마이데이터 서비스

안녕하세요. 여의도개발자 입니다.

오늘은 카드/보험 업계의 다양한 마이 데이터 사례들을 알아보려고 합니다.
말씀드렸던 바와 같이 1) 은행/증권업계, 2) 카드/보험업계, 3) 빅 테크(스타트업) 업계 세 분류 중 두 번째 포스팅이 되겠습니다.
그러면 업권별 마이 데이터 서비스의 특징을 한번 알아볼까요?

---

카드

먼저 카드업계입니다.
카드업계 또한 카드 사용 일자, 결제 내역, 카드대출 이용내역 등의 정보를 통해 고객의 소비 패턴을 분석하고 분석 결과를 통한 다양한 카드 사용 혜택 제공과 합리적인 소비습관 개선 등의 서비스를 제공하고 있습니다.

포용 금융 서비스

현재의 카드 서비스는 고 신용자의 자산관리에 집중되어 있었다면, 마이 데이터를 통한 저신용자의 정보 취합 및 분석을 통해 저신용자에게도 제도권의 금융 서비스를 제공합니다.

소비 케어 서비스

단순히 소비 분석을 넘어선 다차원의 분석을 통해 고객의 소비패턴 개선 서비스를 제공합니다.

예측형 상품 추천

고객의 미래 금융 유동성을 분석하여 필요한 상품을 고객 상황에 맞게 추천 서비스를 제공합니다.

소상공인 전용 대출 중개 상품

카드사는 마이 데이터를 통한 소상공인 개인사업자 전용 신용평가 모델을 수립하였으며, 제휴사는 마이 데이터를 활용한 소상공인 전용 대출상품을 제공합니다.

구인구직 중개서비스

소상공인과 구직자가 모두 믿을 수 있는 연결고리를 지원함으로써 구직자의 취업을 지원하고 사회적 비용을 경감합니다.

중고차 거래 인증 서비스

판매자와 구매자의 신용 정보를 활용한 중고거래 신뢰 지수를 개발하여 마이 데이터 정보를 활용한 사기 걱정 없는 거래를 지원합니다.

---

보험

다음은 보험업계입니다.
보험업계도 마찬가지로 보험료 납입내역, 보험기간, 보장내역과 같은 보험정보를 바탕으로 노후를 위한 재무 설계를 지원하며, 저비용의 건강관리 서비스를 제공합니다.
예전과 달리 마이 데이터로 금융데이터를 확보할 수 있기 때문에 하나의 애플리케이션에서 고객의 보험 가입 정보를 확인한 후 건강 데이터를 분석하여 개인화된 보장분석 결과를 제공합니다. 이를 통해 맞춤형 보험상품 등을 추천하는 원스톱 보험 관리 서비스를 제공합니다.

보험 추천 서비스

고객의 마이 데이터를 활용하여 과다하게 가입한 보험 내역이 있는지, 누락된 보험은 없는지 검토하여 고객에게 꼭 필요한 보험을 맞춤으로 추천합니다.

보험금 청구 컨설팅 및 청구 서비스

보험은 번거롭고 복잡한 청구 절차 탓에 가입률은 높은 반면, 청구율은 낮은 편입니다. 마이 데이터 분석을 통해 청구율이 낮은 보험금의 내역을 분석하여 청구 프로세스 전반을 자동화로 고객의 편의성을 제고합니다.
사견으로는 이렇게 편리해질수록 보험금을 더 많이 수령해 갈 것이기에 보험사 입장에서는 안 좋은 결과라고 생각이 되는데, 요즘 사용자들은 불편하면 못 참고 옮기는 특성이 있기에 편리성과 청구율의 사이에서 아슬아슬한 줄타기가 이루어지지 않나 생각됩니다. 너무 잘 개선해서 갑자기 몇 배로 청구율이 올라간다면 마냥 좋아할 수만은 없을 테니까요.

 

오늘은 여기까지입니다. 

다음 글에서는 빅 테크 및 스타트업 업계에서 제공하는 다양한 서비스들에 대해 알아보도록 하겠습니다.

---

※ 해당 정보들은 금융보안원의 '금융권 마이데이터의 이해' 교육을 수강한 내용을 참고하였습니다.