중국의 데이터 구동형 금융에 관한 연구

정순형

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정순형 (광주여자대학교)

저널정보: 한국지급결제학회 지급결제학회지 지급결제학회지 제13권 제2호

발행연도: 2021.12

수록면: 55 - 86 (32page)

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인공지능이 많은 산업에서 향후 이노베이션(innovation)의 중요한 열쇠로서 큰 기대를 모으고 있지만, 그것은 빅 데이터의 활용과 표리일체의 관계에 있다. 중국의 인공지능을 이용한 여신업무의 전개에 대해서는 선행적이며 축적한 데이터의 유효한 이용이 우리나라와 비교할 수 없을 정도로 방대하다. 중국의 핀테크 업계를 선도하는 알리바바 그룹의 빅 데이터를 활용한 퍼스널 파이낸스 분야에서의 대처가 주목받고 있다. 그 빅 데이터가 활용 가능한 것은 알리바바의 전자 상거래와 그 플랫폼에 대해 방대한 데이터를 수집·제휴할 수 있는 것이 크게 기여하고 있다. 중국의 퍼스널 파이낸스의 선진적인 에코 시스템은 단순히 전자결제 기반의 공유뿐만 아니라 물류와 상류를 억제함으로써 다양한 디지털 풋프린트, 거래이력 등 퍼스널 데이터를 바탕으로 인공지능을 활용해 실시간으로 신용평가를 실시하고, 그 스코어링(corearing)을 대출과 다양한 비금융서비스에까지 활용할 수 있다는 특징이 있다. 중국의 IT기업들은 세계 최대 규모의 빅 데이터 이용 환경을 활용하여 세계 최첨단 수준으로 고속화할 수 있다. 중국에서는 금융시스템 개혁의 일환으로 인터넷 기업의 금융서비스업 신규진입이 장려되고 인터넷 기업이 전자상거래 플랫폼에서 금융상품을 판매함으로써 급속히 확대되었다. 한층 더 빅 데이터를 활용해 유저의 신용 리스크 평가를 저비용과 한편 신속히 실시하는 것이 가능하게 되어, 다양한 서비스를 유기적으로 전개할 수 있게 되었다. 이는 중국 자체 핀테크(FinTech)의 발전 형태로서 주목받고 있다. 본 논문은 중국 핀테크업계를 선도하는 알리바바 그룹의 빅 데이터를 활용한 다양한 금융 비즈니스의 선진 사례를 소개한다. 알리페이가 광범위한 업무와 연계가 가능했던 배경에 대해 고찰함과 동시에, 이러한 데이터 구동형 금융의 확대로부터 얻어진 미래의 금융 비즈니스 모습과 우리의 금융 비즈니스에 대한 시사를 논한다. 본고에서 살펴본 바와 같이 알리바바 그룹의 추진체계는 당국이 느슨한 규제환경을 유지하면서 급속히 발전했다. 게다가 중국의 핀테크 기업은 레거시 시스템이 없는 후발자의 이익(Leap Frog Effect)에 가세해 세계 최대급의 빅 데이터 이용 환경의 활용이 가능하기 때문에 소매 금융 서비스가 세계 최첨단 레벨에까지 고도화될 가능성이 있다. 최근, 빅 데이터의 활용은 IoT나 인공지능과 맞물려 많은 산업에 있어서 실장 단계에 들어가 있다. 향후, 차례차례로 주목받는 사례가 출현할 것으로 기대되지만 그 최첨단의 움직임이 중국에서 전개되고 있다. 중국에서는 향후 빅 데이터나 AI를 활용한 금융 이노베이션(innovation)이 주류가 되고 있어 IT기술이 금융 서비스의 모습을 근본적으로 바꾸려 하고 있다. 핀테크의 발전에서 더 중요한 것은 공급자가 생각했던 기존의 금융서비스를 발전시킨다는 방향성이 아니라 모든 생활에서 얼마나 핀테크를 활용해 사람들에게 좋은 고객체험(UX)을 제공하는가이다. 그런 의미에서 금융과 IT의 융합에 머물렀던 핀테크(FinTech)는 소비자의 생활과 밀착된 핀테크라이프(Fin Tech-Life)의 일부로 변화해 갈 것이다. 본고에서 설명한 바와 같이 알리바바 그룹의 추진체계는 당국이 느슨한 규제환경을 유지하면서 급속히 발전했다. 게다가 중국의 핀테크 기업은 레거시 시스템이 없는 후발자의 이익(Leap Frog Effect)에 가세해 세계 최대급의 빅 데이터 이용 환경의 활용이 가능하기 때문에 소매 금융 서비스가 세계 최첨단 레벨에까지 고도화될 가능성이 있다.

Although artificial intelligence is highly anticipated as an important key of future innovation in many industries, it is in a relationship with the utilization of big data. As for the development of credit business using artificial intelligence in China, the effective use of the accumulated data is incomparable with that of Korea. Alibaba Group, the leader in China’s fintech industry, is attracting attention in the personal finance field using big data. The fact that big data can be utilized is greatly contributed by being able to collect and cooperate with Alibaba’s e-commerce platform and vast amounts of data. China’s advanced ecosystem of personal finance performs real-time credit evaluation using artificial intelligence based on personal data such as various digital footprints and transaction history by suppressing logistics and upstream, as well as sharing the electronic payment base, which is the gold standard. And it has the characteristic that the scoring can be used for loans and various non-financial services. Chinese IT companies can utilize the world’s largest big data usage environment to speed up to the world's most advanced level. In China, as part of the reform of the financial system, new entry into the financial services industry by internet companies was encouraged, and the expansion of internet companies rapidly expanded by selling financial products on e-commerce platforms. Furthermore, by utilizing big data, it has become possible to conduct a user’s credit risk assessment at a low cost and speedily, and various services can be organically deployed. This is attracting attention as a form of development of China’s own FinTech. This paper introduces advanced cases of various financial businesses using big data of Alibaba Group, a leading Chinese Fintech industry. While examining the background of Alipay’s ability to connect with a wide range of business, it discusses the future of financial business and implications for Korea’s financial business from the expansion of data-driven finance. As seen in this paper, the promotion system of Alibaba Group has developed rapidly as the authorities maintained a loose regulatory environment. In addition, Chinese fintech companies can take advantage of the world's largest big data usage environment in addition to the Leap Frog Effect, which does not have a legacy system, so there is a possibility that retail financial services will be advanced to the world’s most advanced level. In recent years, the utilization of big data is interlocked with IoT and artificial intelligence, and is entering the implementation stage in many industries. It is expected that cases attracting attention one after another will appear in the future, but the cutting edge movement is being developed in China. In China, financial innovation using big data or AI is becoming mainstream in the future, and IT technology is trying to fundamentally change the appearance of financial services. What is more important in the development of fintech is not the direction of developing the existing financial services that the provider thought, but how much fintech is used in every life to provide people with a good customer experience (UX). In that sense, FinTech, which stayed at the convergence of finance and IT, will change into a part of FinTech-Life closely related to consumers’ lives. As explained in this paper, the promotion system of Alibaba Group has developed rapidly as the authorities maintained a loose regulatory environment. In addition, Chinese fintech companies can take advantage of the world’s largest big data usage environment in addition to the Leap Frog Effect, which does not have a legacy system, so there is a possibility that retail financial services will be advanced to the world's most advanced level.

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참고문헌 (45)

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贺晗 / 2017 / 중국 농촌의 금융소외와 금융포용시스템 구축 연구 / 중국법연구 30:189~206

남은영 / 2020 / 중국의 공급망금융 프로세스 혁신-징동(Jing Dong) 사례 분석 / 무역금융보험연구 21(4):85~97

노은영 / 2019 / 중국의 전통금융사상과 현대금융제도의 연계성에 관한 연구 / Chinese Law Review 37(null):201~228

대외경제정책연구원[KIEP] 북경사무소 / 2017 / 향후 5년간 중국의 금융정책 기조와 평가

Shen Hongtao / 2019 / An Empirical Study on the Impact of Shadow Banking on the China’s Bank’s Profitability and Soundness / Korean Association Of Computers And Accounting 17(1):73~99

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