[2019년 한국경제] 카드사 탈피 선언의 신한카드와 디지털 혁신 추구하는 신한은행

안녕하세요 금융 4째입니다.

 

신한카드와 신한은행의 변화에 대해서 살펴 보겠습니다.

 

 

 

1. 카드사 탈피를 선언한 신한카드

 

신한카드가 보험상품 중개, 데이터 컨설팅 등 중개 수수료 사업 비중을 2배 가까이 늘리기로 했습니다.

전체 순이익에서 중개 수수료 사업이 차지하는 비중은 현재 11%에서 2023년까지 20% 키우겠다는 목표를 밝혔습니다.

 

새 비전은 '커넥트 모어' '크리에이트 더 모스트' 입니다.

고객과 가맹점 간 결제 중개 노하우를 살려 '연결'을 중심으로 한 사업 다변화를 추진할 것이라는 의미입니다.

 

기존 신용카드 중심의 사업 포트폴리오로는 더 이상 성장 기회가 없다는 판단입니다.

임영진 신한카드 사장은 '멀티 파이낸스 컴퍼니'로 진화하자고 강조했습니다.

 

M.A.X 2023의 사업 목표는,

2023년까지 회원(Member) 3000만 명, 자산(Asset)40조원, 중개수수료(eXpertise fee) 순이익 기여도 20% 달성입니다.

*현재, 회원수 2330만 명, 자산 27조원, 중개수수료 순이익 11%

 

구체적인 사업 과제로 '종합 금융 플랫폼 구축'을 꼽았습니다.

신한카드 자체 상품뿐만 아니라 보험 등 다양한 금융상품을 추천하고 판매하는 플랫폼을 통해 중개수수료 사업을 확대하려는 것입니다.

고객 결제 정보를 활용한 데이터 컨설팅, 본인인증 서비스, 마케팅 대행 등도 중개수수료 사업의 일종입니다.

여기에 페이를 중심으로 한 간편결제 사업인 '페이 플랫폼'을 강화할 방칩입니다.

 

또한, 글로벌 시장도 공략하여 베트남에서 신용대출, 자동차 할부금융 등 소비자 금융 사업에 나설 계획이라고 합니다.

특히 지난 17일 베트남 금융당국으로부터 베트남 푸르덴셜소비자금융 지분 100% 인수 계약에 대해 최종 승인을 받았습니다.

 

2. '빅데이터' 맞춤 자산관리 신한은행

 

신한은행이 모바일 통합 플랫폼 쏠을 활용한 빅데이터 실험에 나섭니다.

단순한 고객 자료 분석에 그치지 않고 자산관리(WM)사업부와 빅데이터센터가 협업해 개발한 빅데이터 분석 모형을 통해 우수 고객 관리는 물론 다양한 맞춤형 WM 서비스를 선보인다는 전략입니다.

 

신한은행은 작년 8~11월 WM사업부와 빅데이터센터 직원들로 구성된 애자일 조직을 꾸렸습니다.  

*애자일 조직은 각기 다른 직무를 하는 구성원이 업무를 중심으로 한 팀이 돼 수평적 의사 결정을 통해 업무를 신속하게 처리하는 것이 특징.

빅데이터 전문가들과 WM사업부 소속 마케팅, 상품개발 담당자들이 연령, 성별, 지역 등 기본 정보부터 투자 패턴, 소비 패턴, 투자 성향 정보 등에 이르기까지 방대한 고객 정보를 갖고 빅데이터 분석 기술을 활용한 우수 고객 분석 모형 ‘WM-DNA’를 선보였습니다.  

 

 

신한은행은 이 모형을 통해 25만5000명에 달하는 WM 고객을 ‘W’ ‘M’ ‘D’ ‘N’ ‘A’ 등 6군으로 분류해 맞춤형 자산관리 서비스를 제공할 계획입니다.

자산이 많은 개인 사업자 고객(W) 7000명은 절세 세미나 서비스를, 외환거래가 많은 고객군(M) 9000명에게는 환율 전망 세미나와 외환 서비스를 제공합니다.

비(非)대면 채널 활용도가 높으면서 유동성 자산이 많은 고객군(D) 4만4000명에게는 투자상품 정보를 제공하고,

적극적으로 투자 소식을 요청하는 고객군(N) 1만6000명 대상으로는 종합자산관리 포트폴리오 구성에 도움이 되는 상품과 자산관리 세미나를 제공할 계획입니다.

또한 투자 비중이 높은 고객(A) 7만6000명은 타은행 이탈 방지와 로열티 증대를 위해 특화 상품과 서비스를 선보이는 전략입니다.

최근 신한은행은 해당 모형 기반으로 커피 클래스, 대입 설명회 등 우수 고객 관리도 시행했습니다.

신한은행 관계자는 “예전에는 불특정 다수에게 안내 문자를 보내고, 영업점을 통해서만 우수 고객 행사를 안내했는데 이번에 빅데이터 분석을 통해 개인 맞춤형 정보를 제공하면서 고객 참여도가 크게 증가했다”며 “비대면 채널인 쏠을 통해 개인화된 콘텐츠와 모바일티켓 등을 활용할 수 있어 고객 확보는 물론 디지털 채널 활용도도 높아질 것으로 기대한다”고 설명했습니다.

 

또한 아마존, 넷플릭스사에서 상품 추천에 활용한 협업 필터링 방식을 적용해 고객 특성과 상품 가입 성향에 맞는 상품과 서비스를 추천한다고 합니다. 고객별 미보유 상품을 추천하거나 지역, 연령별로 특성이 비슷한 사람이 가장 많이 가입한 상품을 추천하는 방법입니다.

 

이를 통해, 데이터 분석과 영업현장 경헙이 합쳐져 초개인화 마케팅이 가능해졌습니다.

연내 WM 관리 고객을 45만 명 추가 확보할 계획이라고 합니다.