「빅데이터 기반 민원분석업무 발전 방안 연구」최종보고서

빅데이터 활용의 가장 대표적 기업은 구글이다. 특히 주목할 점은 구글의 트렌드분석은 구글 트렌드(https://www.google.co.kr/trends)를 통하여 시간 흐름에 따른 인터넷 사용도자들의 관심 변화와 지역 관심 현황을 표시해 주고 있는데, 특히 세계적 기업들의 데이터를 주제어 탐색뿐만 아니라, 관련 검색어와 연계하여 보여주고 있기 때문에 공공기관 데이터와 연계성을 가지고 해석하면 의미있는 자료로써 활용 가치가 높다. 다음으로 주목할 기업은 아마존의 빅데이터 활용 사례이다. 아마존은 데이터를 이용하여 사용자의 관심이나 기호도를 분석하여 정확히 고객이 원하는 상품, 구체적으로 구매 확률이 높은 상품을 추천하고 있다. 정확한 데이터를 근거하기 때문에, 고객은 자신도 모르게 지갑을 열고 구매를 유도하고 있는데, 아마존닷컴은 유통업계 최초로 빅데이터 분석을 마케팅에 효과적으로 접목한 기업이다. 모든 고객의 구매 내역을 데이터베이스화하여, 이를 분석하고 소비자의 소비취향과 관심사를 파악함으로써 성공적인 경쟁력을 확보하고 있다. GE는 항공 운영 시 부품 정비 문제로 인한 비행 지연이나 결항 등의 문제가 자주 발생하였다. 항공지연으로 인한 추가 비용은 연간 약 400억 달러에 이르렀으며, 승객들의 불편이나 온실가스 배출문제 등의 환경에 미치는 피해도 증가하였다. 또한 기계 정비 및 유지보수가 발생하는 경우, 엔지니어의 추가 노동력이 발생되는 등 비효율성이 늘어나게 되었다. 이러한 문제와 비효율성을 해결하기 위해서 GE는 항공기 부품 및 시스템을 위한 센서 데이터를 분석하고 예측하기 위한 ‘지능형 운영(Intelligent Operations)' 서비스를 도입하였다. 이를 통해 발생 가능한 문제를 미리 예측하고, 보다 최적화된 운영체계 시스템을 추진함으로써 사건사고 발생을 최소화하고 고객만족도도 증가하게 되었다. 한국의 경우, 네이버의 네이버 트렌드(http://trend.naver.com) 통합검색을 주목할 필요가 있다. 네이버 트렌드는 현재까지는 beta 버전을 제공하고 있는데, 검색어 현황과 함께 관련 통계를 볼 수 있도록 설계되어 있다. 검색어 통계 및 특정 기간의 검색어 통계, 여러 검색어의 검색어 추이비교 등이 가능하며, 특히 빈도 데이터를 다운받을 수 있기 때문에 공공기관의 정책 이슈들과 연계하여 사용하면 그 효용가치를 높일 수 있을 것으로 보인다. 향후 사용자 편의 및 호응에 따라 내용이 추가될 것으로 보이기 때문에 관련 정보제공 현황을 지속적으로 주목할 필요가 있다. 또한 NHN의 검색엔진인 네이버 그 자체가 빅데이터임을 강조하고 있다. 네이버 이용자는 하루 2천만 개의 사로 다른 질문을 던지고 그에 대한 결과로 NHN은 130억개 문서에 순위를 매기고 있다. 포털 사이트 검색의 기능이 좀 더 ‘이용자 맞춤형’ 서비스로 진화하고 있다. 세계적인 자동차 기업들이 빅데이터 분석사업에 관심이 높고, 최근 사회 전반적으로 빅데이터를 활용한 마케팅이 활성화 및 그 효과도 긍정적으로 검증됨으로써, 현대자동차는 차량의 품질과 서비스 향상을 위한 방편으로 빅데이터 분석사업의 중요성을 실감하고 있다. 따라서 데이터 분석 프로세스 정립과 분석 모델을 개발함으로써 자동차고객관계관리(VCRM: Vehicle Cust omer Relationship Management)를 도입하여 다양한 소비자의 니즈를 반영한 특화된 마케팅이 가능하고, 고객이 문제점을 제기하기 전에 제조사가 먼저 고객을 파악하여 선제적 대응이 가능한 준비를 하고 있다. 국내 백화점은 고객이 구매하는 실구매액수만 점포판매시스템(POS)을 통하여 수집할 뿐이다. 그러나 세밀한 마케팅을 위해서는 고객의 특성이나 구매패턴, 어떤 매장에서 어떤 상품이 판매에 기여하는 지 등의 정보수집과 분석이 이루어져야 한다. 경쟁력 있는 고객 맞춤형 매장 배치를 위하여 현대백화점은 고객관계관리(CRM)을 위한 빅데이터 시스템 구축을 추진하였다. 이를 활용하여 고객의 소비패턴 분석에 따른 총체적인 매장 재배치 및 추가 구매를 유도하는 등의 타겟 마케팅이 가능해짐에 따라 고객관리의 비용 낭비와 비효율성을 제거할 수 있었다. 금융산업은 개인정보보호와 관련하여 민감한 부분으로 빅데이터 활용에 제약이 많긴 하지만 최근 규제완화에 무게가 실리면서 금융권에서도 빅데이터가 화두로 떠오르고 있다. 특히 해외 은행들은 분산투자 분석, 위험 관리, 맞춤형 금융상품 개발, 보안 강화 등 업무 전반에 빅데이터를 도입하고 있다. 미국 씨티은행의 경우 슈퍼컴퓨터 왓슨을 활용하여 세분화된 고객의 신용도를 바탕으로 대출이나 신용카드 발급 여부를 결정하고 있으며, 고객이 어디서 주로 결제했는지 분석해 방문 빈도가 높은 제휴 가맹점의 할인쿠폰을 발송하는 맞춤형서비스도 시행하고 있다. 중국 인터넷전문은행 위뱅크는 QQ, 위챗 등 자국 내 인기 SNS에서 수집된 고객의 접속시간, 소셜게임 이용행태, 온라인 쇼핑 내역 등을 분석해 고객 신용등급 산정에 반영하고 있다. 빅데이터에 걸린 ‘개인정보보호’ 빗장은 조금씩 풀릴 것으로 보인다. 2015년 6월에 열린 제4차 금융개혁회의에서 금융위원회는 금융사나 핀테크 기업이 빅데이터를 활용해 금융서비스를 제공하는 길을 열어주겠다고 밝혔다. 우선 9월부터 이름이나 전화번호, 주민등록번호 등 특정인 식별정보를 뺀 금융거래 내역, 신용도 등을 개인신용정보의 범주에서 제외할 방침이다. 현행 신용정보법은 금융사가 이러한 비식별정보를 활용할 때마다 개인의 동의를 얻도록 규정하고 있다. 2016년 3월 설립예정인 신용정보 집중기관은 은행연합회, 생보협회, 손보협회, 금융투자협회, 여신협회 등의 신용정보를 통합․관리함으로써 금융사와 핀테크 기업의 빅데이터 활용도를 높이고 나아가 새로운 서비스를 개발하는 데 도움을 주는 인프라 역할을 할 전망이다. 빅데이터 활용이 급속도록 확산되고 있지만 그러나 여전히 개인정보 부분은 신중히 고려될 필요가 있다. 2013년 한국전자통신연구원이 SNS 데이터를 분석한 결과 비식별 정보만으로도 개인을 특정할 수 있는 경우가 3%를 넘었고 다른 정보와 조합하면 특정 가능성이 45%로 뛰었다. 예를 들어 비식별화된 카드거래 내역을 SNS에서 개개인에 전달하는 맞춤형 추가할인 정보 등과 결합하면 손쉽게 당사자의 카드거래 내역이 확인되는 식이다. 현행 개인정보보호에 관한 법률에서도 개인정보 내지 개인데이터의 열람 정정 삭제청구권 등을 인정하고 있다. 즉, 제3자로부터 개인이 자의적으로 형성될 위험으로부터 정보주체를 보호하는 포괄적 인격권으로서 정보자기결정권(정보통제권)을 보장하고 있다. 대법원 판례도 헌법 제10조를 기반으로 하여 일반적 인격권을 존중하도록 하고 있다. 여기서 말하는 일반적 인격권은 개별적인 인격권으로서의 초상권 등을 포함한다. 이러한 입장은 헌법 제10조와 헌법 제17조의 개인의 사생활이 타인으로부터 침해되거나 함부로 공개되지 아니할 소극적인 권리는 물론, 정보화 사회에서 자신에 대한 정보를 통제할 수 있는 적극적인 권리까지도 보장하는 취지를 가지고 있다. 즉, "사람은 누구나 자신의 얼굴 기타 사회통념상 특정인임을 식별할 수 있는 신체적 특정에 관하여 함부로 촬영 또는 그림으로 묘사되거나 공표되지 아니하며 영리적으로 이용당하지 않을 권리를 가지는데, 이러한 초상권은 헌법 제10조에 의하여 헌법적으로 보장되는 권리이다”는 대법원 판결에서도 식별정보로서 개인정보에 대해 재산권의 성질을 인정하고 있다.