금융규제 샌드박스 혁신패턴 정리
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금융규제 샌드박스 혁신패턴 정리
  • 김인현
  • 승인 2022.05.31 15:02
  • 조회수 2110
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금융 규제 샌드박스의 혁신 패턴

2019년 4월 1일, 금융혁신 지원특별법이 시행되었습니다. 금융 규제를 충족하지 않더라도 금융 서비스를 실험해볼 수 있는 제도입니다. 금융산업은 어떤 산업보다 규제가 촘촘하고 또한 높은 수준인데요. 이러한 규제는 금융시장의 안전성과 금융소비자 보호를 위해서 불가피한 점이 있습니다. 그렇지만 규제 수준이 높은 것은 금융 서비스 혁신에 장애가 되기도 하는데요. 새로운 기업이 진입할 수 없습니다. 기존 금융회사들도 혁신을 추구할 수 없습니다. 디지털 가속화와 디지털 세대의 주류 고객화로 금융서비스의 혁신이 더욱 필요한 상황이 되었습니다.

금융 규제 샌드박스는 세가지 유형이 있습니다. 혁신금융서비스, 지정 대리인, 위탁테스트 등인데요. 혁신금융서비스는 새로운 금융 서비스를 시장에서 테스트할 수 있도록 시범영업 및 임시 규제 특례를 적용합니다. 지정대리인은 핀테크 기업이 금융회사의 본질적 업무를 수탁받아서 시범 운영할 수 있습니다. 위탁테스트는 핀테크 기업이 개발한 서비스의 사용권을 금융회사에게 위탁하고, 금융회사는 핀테크회사가 개발한 서비스를 테스트하는 제도입니다. 2019년 이후 2022년 5월 19일까지 혁신금융서비스는 211건, 지정대리인은 36건, 위탁테스트는 18건 총 265건이 지정되었습니다.

금융규제 샌드박스 중에서 대표적인 제도는 혁신금융서비스입니다. 혁신금융서비스는 2021년까지 789건이 신청되었고 142건이 지정되었는데요. 신청 대비 지정 비율은 18.0% 수준입니다. 지정 받은 혁신금융 서비스 중에서 2022년 5월 19일 현재 시장에 출시된 서비스는 126건으로 59.7%에 달합니다. 나머지는 지정은 받았지만 아직 출시하지 않았거나, 출시하고 테스트 과정에서 포기한 사례들입니다. 혁신금융서비스는 핀테크 기업과
기존 금융회사들이 신청하고 있습니다. 가장 많은 지정을 받은 기업은 신한카드로 총 11건을 지정 받았습니다. 금융 그룹별로는 신한금융그룹이 17건, KB금융그룹이 11건, 삼성금융사들과 하나금융그룹이 7건, 우리금융그룹 3건 등의 순서입니다.

금융회사들이 혁신금융서비스를 발굴하는 것은 쉬운 일은 아닙니다. 금융 당국의 심사를 거쳐서 혁신금융서비스로 지정 받는 과정이 까다롭다고 이야기하는 경우도 자주 보입니다. 금융서비스 혁신은 이미 진행되고 있습니다. 그리고 이러한 혁신은 금융회사가 아니라 외부의 빅테크가 선도하고 있는데요. 금융회사는 스스로 서비스를 혁신하지 않으면 뒤처지는 상황이 이제 시작된 것입니다. 무엇을 어떻게 혁신해야 할까요? 금융회사는 지난 10여년 동안 프로세스 혁신과 차세대 시스템 구축 등을 통해서 끊임없이 혁신해 왔고, 더 이상 혁신할 아이템을 찾기가 쉽지 않습니다.

지금까지 지정된 혁신금융서비스 내용을 살펴보고, 여기에서 길을 찾는 것도 방법인데요. 혁신금융서비스 내용을 크게 분류하면 두 가지입니다. 탈바꿈, Transformation과 Optimization, 최적화입니다. 탈바꿈은 새로운 비즈니스 모델을 도입하는 것, 새로운 고객과 새로운 상품 및 서비스를 시도하는 것인데요. 탈바꿈은 새로운 수익원을 찾아내는 일입니다. 최적화는 현재 운영하고 있는 비즈니스 모델을 혁신하는 것입니다. 기존 고객에게 기존 상품 및 서비스를 보다 잘 제공하는 것인데요. 최적화는 기존 비즈니스의 수익성을 높이는 일입니다.

탈바꿈은 다섯 가지 패턴이 있습니다. 바로 데이터 비즈니스 도입, 플랫폼 진화, 연계 비즈니스 도입, 니치 개발, 생태계 거래비용 절감 등입니다.

데이터 비즈니스 도입은 금융서비스가 아닌 데이터 자산을 기반으로 수익을 창출하는 것입니다. 기존 금융 비즈니스는 데이터를 확보하기 위한 수단으로 역할을 갖게 되는데요. 대표적인 사례는 대안 신용평가입니다. 휴대폰 소액결제 데이터, 전자어음 정보, 통신 정보, 신용카드 가맹점 데이터, 세무회계 데이터, 소상공인 거래 데이터 등을 기반으로 신용평가 서비스를 제공하고 있습니다.

플랫폼 진화는 금융회사가 보유하고 있는 고객 네트워크를 활용한 서비스를 시도하는 것입니다. 플랫폼은 생활플랫폼과 금융플랫폼으로 구분되는데요. 생활플랫폼으로는 렌탈 중개 플랫폼을 통한 렌탈 프로세싱 대행, 건강증진형 보험상품 지원 플랫폼 등이 있습니다. 그리고 금융 플랫폼으로는 비상장 주식거래 플랫폼, 대출 역제안 방식의 온라인 플랫폼 등이 있습니다.

연계비즈니스 도입은 외부 파트너를 통해 비즈니스 레버리지를 높이는 것입니다. 자신의 상품과 서비스를 파트너를 통해 팔거나, 파트너의 상품과 서비스를 자신의 고객 네트워크에 파는 방법이 있는데요. 연계비즈니스는 현재 다수의 금융회사들이 성과를 거두고 있는 분야입니다. 금융 상품의 연계는 현재의 제도로도 허용되고 있지만, 연계 대상에 따라 규제 샌드박스 적용이 필요하게 됩니다. 여행상품 판매와 보험의 연계, 환전 예약과 외화 수취의 제휴, 카드 사용 자투리 금액의 소액 투자 연계 등이 있습니다.

니치 개발은 지금까지 충족되고 있지 못한 수요를 찾아서 수익을 창출하는 것입니다. 여기에는 두가지 니치가 있는데요. 고객 니치와 서비스 니치입니다. 고객 니치는 기존 서비스는 있지만, 특정 대상에게 제공되지 못한 경우인데요. 미성년자 자녀를 위한 가족카드, 외국인 관광객을 위한 선불카드 등이 있습니다. 서비스 니치는 고객의 욕구는 있지만 금융사들이 채워주지 못한 경우인데요. 개인 투자자 대상 주식 대차거래 중개, 비정형 부동산의 시세, 담보, 가치산정 등이 있습니다.

생태계 거래비용 절감은 기존 금융서비스의 생태계 모습을 바꾸어서 참여자들의 거래비용을 낮추는 것인데요. 생태계 거래비용 절감을 주도함으로써, 서비스 주도성을 확보하여 고객 락인을 강화하거나 고객 평생가치를 높입니다. 부동산 월세 카드납부 서비스, 가맹점 매출 대금 신속지급 서비스, 해외 송금업체 송금 중개서비스 등이 있습니다.

최적화에도 다섯가지 패턴이 있는데요. 고객을 쉽게, 상품을 쉽게, 상품 맞춤, 내부 효율성 제고, 보안 강화 등입니다.

고객을 쉽게는 고객의 서비스 이용을 쉽게 변화시킴으로써 정착율과 전환율을 높이는 것입니다. 디지털 금융은 셀프서비스가 기본이므로 쉬울수록 유리합니다. 안면인식기술 활용 비대면 실명확인, 간편결제 이용자 정보 활용을 통한 간편 가입 서비스, 대환 대출 등이 있습니다.

상품을 쉽게는 상품 특성을 변화시킴으로써 고객의 상품 접근성을 높이는 것입니다. 현재 상품과 서비스에서 고객이 이용하지 못하는 원인을 제거하면 상품 판매 수익은 늘어납니다. 국내 및 해외주식 소수점 단위 거래 서비스, 보험 간편가입 및 해지 프로세스, 소액 후불결제 서비스 등이 있습니다.

상품 맞춤은 고객의 니즈에 맞는 상품을 제시함으로써 고객을 만족시키고 상품 판매를 증가시키는 것입니다. 상품 맞춤은 고객 관점 맞춤과 상품 관점 맞춤, 고객 맞춤 추천 등이 있습니다. 고객 관점 맞춤으로는 금융주치의 서비스, 건강점수 및 등급 산정을 통한 보험 혜택 제공 등이 있습니다. 고객 맞춤 추천으로는 운전데이터를 활용한 안전운전서비스, 개인고객 맞춤형 웹기반 트레이딩 모듈서비스 등이 있습니다.

내부효율성 제고는 인공지능, 머신러닝, RPA 등의 기술을 활용하여 내부 프로세스의 원가를 절감하는 것입니다. 이는 상담,  KYC, 심사, 인프라 운영 등에 적용됩니다. 인공지능 은행원을 통한 예약 상담 서비스, 머신러닝 기반의 실시간 대출 심사, 자동차 대출 심사 필요 서류 취득 등이 있습니다.

보안 강화는 보안 수준을 높이거나 보안을 편리하게 함으로써 고객의 신뢰를 확보하는 것입니다. 신원 증명, 거래 인증, 부정 사용 타지, 고객 데이터 보안 등의 분야에서 적용되고 있는데요. 디지털 신원 증명 기반 비대면 실명확인 서비스, 1원 송금 방식의 출금 동의 서비스, 보이스피싱 및 착오 송금 방지 서비스, 동형 암호 기반 데이터 결합, 분석 서비스 등이 있습니다.

금융샌드박스의 열가지 패턴은 금융서비스 혁신 주제 발굴에 참조하면 도움이 될 것입니다. 주의할 것은 패턴을 적용한다고 해서 성공이 보장되는 것은 아니라는 점인데요. 각각의 패턴이 효과를 발휘하기 위해서는 패턴 적용의 전제조건이 맞아야 합니다. 열가지 패턴에 대해서 각각의 사례와 전제 조건은 이후 영상에서 다루기로 하겠습니다.

 

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