금융투자회사의 디지털 탈바꿈 방향과 과제
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금융투자회사의 디지털 탈바꿈 방향과 과제
  • 이호재 전무
  • 승인 2019.05.02 04:45
  • 조회수 3835
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금융투자회사의 비즈니스

 

1. 자산관리

위탁매매 사업의 수익 비중이 지속적으로 감소함에 따라서 자산관리(WM, Wealth Management) 사업의 중요성이 커지고 있다. 또한 디지털 사회의 진전에 따라 디지털 기술을 활용한 자산관리 서비스가 속속 등장하는 등 자산관리의 대중화가 이루어지고 있다.

운용자산(AUM, Asset Under Management)과 자산관리 서비스 수익 규모는 성장이 지속될 것으로 예상된다. 국내 자산관리 시장 규모는 2012년 190조원에서 2020년 388조원으로 연평균 9%의 증가가 예상되고 있고, 국내 자산관리 수익 규모 역시 2012년 4,610억원에서 2020년 11,977억원으로 연평균 12.6% 증가할 전망이다.

자산관리 시장 내 고객은 고액자산가(HNW) 외 (1) 자산관리 서비스에 대한 갈증이 있는 대중 부유층(Mass Affluent), (2) 정보의 투명성과 자기 참여를 중요시 하는 등 기존과 다른 금융 니즈를 갖고 있는 밀레니얼 세대(Millennials), (3) 디지털 기술에 대한 선호도가 높은 고객이 있다.

이러한 고객에 맞춰 금융투자회사는 (1) PB의 고객 자산관리 기준 하향화를 통한 자산관리 대상 고객 확대와 (2) 고객 접점 및 내부 운영 시 디지털 도구(Digital Tool) 활용, (3) 디지털 채널 강화로 대응해야 한다.

 

2. IB 및 기관 고객
기존의 Retail 성장 한계를 극복하는 사업으로서 중요도가 증가하고 있다. 금융투자업의 신용공여 한도 확대 및 발행어음 시장 개설 등 IB 부문이 성장할 여건이 조성되고 있어 개인투자가 대비 기관투자가의 비중이 지속적으로 확대되는 추세이다.

이러한 변화에 맞춰 금융투자회사도 체계적인 사업 수행을 위한 (1) Deal 관리 고도화, (2) 수익성/리스크 관리 강화, (3) 현장에서 기민한 업무 처리를 위한 모바일 오피스의 지원이 필요하다.

 

3. 헤지펀드(Hedge Fund)
금융투자회사의 인하우스 헤지펀드 및 자산운용사들의 대거 출범으로 국내 헤지펀드 설정 규모는 2019년 4월 기준 30조원 규모에 도달했으며, 이를 지원하는 프라임브로커서비스(PBS) 사업도 동반 성장하고 있다. 그동안 통계 모델링 역할의 퀀트(Quant) 의존도가 높았으나, 분석 데이터 폭증 및 기술 발전에 힘입어 투자 전략 수립, 펀드 포트폴리오 최적화 및 거래 자동화 등에 빅데이터 및 인공지능(AI) 기술의 적용이 확대되고 있다.

 

4. 트레이딩(Trading)
기관 및 개인의 금융상품 수요가 증대하고 있고, 금융투자회사 자기자본 규모 확대에 따라 지속성장이 예상된다. 주식 및 FICC(fixed income, currency, commodity)의 현물 및 파생상품을 영업하고 운용하는 동시에 자기자본거래(Proprietary Trading)로 고위험/고수익을 추구하는 사업으로서 다양한 상품의 유연한 처리와 리스크 관리가 중요하다. 따라서 상품 커버리지 확대로 인한 상품 Silo화 및 비표준화 이슈, Front ~ Middle ~ Back Office 관련 시스템의 혼재 이슈, 수작업 과다 등의 이슈 해결이 필요하다.

 

5. 국내 연금
시장은 연평균 10%의 높은 성장세를 보이면서 2017년말 1,198조원 도달했다. 공적 연금 보완 역할의 확대에 따라서 (1) 고객의 진입 장벽을 낮추기 위한 자동화, (2) 알고리즘 기반 정교한 자산관리 서비스, (3) 고객의 재무 관리 역량 제고를 위한 툴 및 콘텐츠 제공 등이 필요하다.

 

6. 리서치
빅데이터 분석, 고도의 검색엔진 등 핀테크를 통해 금융투자회사의 리서치 기능을 강화하는 추세이다. 실시간 마켓 리서치를 독립적인 수익 모델로 서비스하는 사례도 예상된다.

 

금융투자회사의 디지털 변화 방향

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[그림 1] 금융투자회사의 디지털 변화 방향

 

1. 고객경험(CX, Customer eXperience) 중심의 고객 접점의 변화이다.
(1) Mobile First 채널 전략과 디지털 채널 마케팅 강화를 통해 고객을 확보해야 한다. (2) 챗봇(Chatbot) 등 24/365 셀프 서비스 및 디지털 Interaction 상품 확대 등 디지털 최적화 서비스를 통해 고객을 확대해야 한다. (3) 능동적 금융 컨시어지(concierge) 서비스와 소셜(Social) 서비스 등을 통해 긴밀한 고객 관계를 형성해야 한다.

 

2. 데이터 엔터프라이즈를 통한 일하는 방식의 변화이다.
(1) 고객 접점에서 빅데이터 기반 고객 이해 및 알고리즘 기반 상품 추천(Offering)을 통해 개인 맞춤형 상품 및 서비스 제공이 필요하다. (2) RPA(Robotics Process Automation) 및 머신러닝(Machine Learning)기반의 업무 자동화를 통해 사람 손이 없어도(Zero-touch) 신속하고 정확하게 내부 업무를 수행할 수 있어야 한다. (3) 로보어드바이저(Robo-Advisor)를 통해 개인 자산을 관리할 수 있고 투자 결정 및 트레이딩을 자동으로 실행할 수 있는 데이터 기반 신규 사업 모델의 전개가 필요하다.

 

3. 플랫폼 모델을 통한 경쟁 방식의 변화이다.
(1) 자체 통합 플랫폼 구축을 통한 금융 플랫폼 서비스를 제공해야 한다. (2) Open API 제공, 핀테크 및 ICT 플랫폼 등 내∙외부 플랫폼 연계를 통한 서비스 개방화가 필요하다. (3) 클라우드 컴퓨팅 및 블록체인 적용을 통해 기민하고 효율적 인프라를 구축해야 한다.

 

4. 필요 역량의 변화이다.
(1) 핀테크 업체의 지분 투자 및 육성 프로그램 운영 등 외부 역량 흡수를 통해 개방형 혁신 체계를 구축해야 한다. (2) 디지털 혁신 조직/인력 구성 및 디지털 KPI 운영 등 혁신 조직 및 관리 체계 확보를 통해 내부 역량을 구축해야 한다.

 

비즈니스 영역별 디지털 탈바꿈 과제

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[그림 2] 비즈니스 영역별 디지털 탈바꿈 과제

 

1. 디지털 자산관리 플랫폼 도입
(1) 데이터 분석(Data Analytics) 기반으로 상품을 추천하고, (2) 디지털 플랫폼을 통한 PB영업 지원을 강화하고, (3) 자산 Health Check 시스템 확대를 통한 사후관리 기능을 강화한다.

 

2. 옴니채널을 통한 고객경험 강화
(1) On-Off 간 연계를 통한 단절 없는(Seamless) 고객경험을 제공하고, (2) 신기술 기반 비대면 영업 채널을 활성화하고, (3) 모바일 서비스 대상 상품을 확대 적용한다.

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[그림 3] 고객 경험 여정별 디지털 기회

 

3. 디지털 에코시스템(ecosystem) 구축
(1) 스타트업 기업을 발굴하고 육성할 수 있는 생태계를 구성하고, (2) 생태계 참여자에 대한 상호 비즈니스 협약 및 사업 모델을 발굴한다.

 

4. 기관 고객 영업력 강화
(1) 기관 고객 정보의 통합 관리를 통한 영역별 연계 영업 기반을 마련하고, (2) 시공간의 제약없이 업무 처리가 가능한 디지털 워크플레이스(workplace)를 설계한다.

 

5. 투자전략/리스크관리 고도화
(1) 빅데이터 및 인공지능을 기반으로 투자 전략을 수립하고, (2) 포트폴리오 최적화 및 거래를 자동화 시키고, (3) 데이터 분석 및 예측 기술 적용을 통한 리스크 대응 체계를 활용한다.

 

6. 인공지능 기반 금융서비스 확대
(1) 머신러닝(Machine Learning) 기반으로 포트폴리오 제안 및 리벨런싱(Rebalancing)을 제공하고, (2) Hybrid 형태의 로보어드바이저(Robo-Advisor) 상품을 확대한다.

 

7. 분석 기반 리서치 역량 강화
빅데이터 기반 금융 데이터 분석, 커버리지 대상(지역 및 상품) 확대를 통한 리서치 기능 강화, 리서치 콘텐츠(House View 등)의 체계적 관리 및 활용의 고도화이다.

 

참고할만한 해외 사례

 

1. 모건스탠리(Morgan Stanley)
모건스탠리는 디지털이 접목된 자산관리 플랫폼 도입으로 상품 및 투자 콘텐츠의 Library화 및 시황, 고객 정보 및 성향 등을 인공지능 기반으로 분석하여 개인화된 맞춤형 상품 및 콘텐츠를 추천한다. 또한 브로커를 대상으로 연간 약 80,000여 건의 리서치 자료를 인공지능으로 자동 전환하여 음성 기반의 질의 응답 서비스를 제공하고 있다.

 

2. USB(U.S. Bancorp)
UBS는 모든 포트폴리오 Health Check에 지정된 Rule에 따라 자동으로 분석하고 조정이 필요한 경우 고객 및 담당PB에게 알림을 제공하는 자동 모니터링 기반의 적시 알림 제공 서비스를 제공한다. 또한 대면∙비대면 디지털 채널 간 일관된 고객경험 설계를 통해 “House View”가 여러 채널에서 일관되게 제공된다. 그리고 고객 상담에 필요한 정보를 통합하여 직관적으로 제시하여 간편한 정보 확인 및 업무 효율화로 PB는 고객과 소통에 집중할 수 있다.

 

3. 알파센스(AlphaSense), 켄쇼(Kensho)
알파센스는 텍스트 기반 검색 알고리즘을 바탕으로 내∙외부 문서, 컨퍼런스 콜, 뉴스 등 다양한 자료의 편리한 검색 및 분석을 지원하고, 켄쇼는 빅데이터 및 머신러닝 기술을 바탕으로 9만개 이상의 변수를 활용하여 시장 이슈 및 돌발상황에 대해 실시간으로 분석한다.

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[그림 4] 리서치 영역의 디지털 사례

- 끝 -

 

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