마이데이터 제도는 금융사에 흩어져 있는 자신의 금융 데이터를 한곳에 모아 조회·관리할 수 있는 제도다. 마이데이터가 시행되면 기존 대형 금융회사가 아니라 고객 개인이 데이터 주권을 잡으면서 제삼자가 데이터를 다양하게 활용할 수 있게 된다.
뱅크샐러드는 마이데이터 제도 시행 이전부터 모든 서비스를 ‘데이터’ 기반으로 제공해 왔다. 애플리케이션(앱) 내에서 데이터 연동만 하면 개인의 모든 금융 상태를 확인할 수 있다. 송금 등 돈의 거래에 초점을 맞추지 않고 금융 자산이나 카드 기록 등 데이터를 보여주고 분석하는 데 중점을 두고 있다.
뱅크샐러드는 곳곳에 흩어져 있는 개인의 자산 데이터를 한데 모아 일대일 맞춤 분석과 솔루션을 제공해 왔다. 개인의 금융 데이터로 소비 패턴을 분석하면서 올바른 금융 습관을 유도하는 ‘금융 비서’ 역할을 하기도 한다.
카드 추천 서비스를 시작으로 출발한 뱅크샐러드는 금융 자산뿐만 아니라 부동산·자동차 등의 실물 자산을 한눈에 파악할 수 있다.
보험과 금융 상품 정보 등을 분석해 가장 많은 혜택을 받을 수 있는 금융 상품을 찾아 주거나 개인의 신용 등급을 확인한 뒤 신용 점수를 올리는 데 중요한 비금융 정보를 신용 평가사에 제출하고(신용 관리), 국내 최초로 신용 등급에 따라 금리·한도·승인 여부까지 확정된 제1금융권 대출 상품을 추천(대출 협상)하는 서비스도 시행 중이다.
최근에는 건강검진과 같은 비금융 데이터를 토대로 개인의 건강 상태에 맞는 보험 상품을 추천해 주는 보험 설계 서비스를 선보여 주목받기도 했다.
◆4050 유입하며 700만 다운로드 돌파
뱅크샐러드는 2017년 앱 론칭 이후 3년 만에 다운로드 수 700만 회를 돌파했다. 다운로드 횟수만 많은 것이 아니라 실제 앱을 사용하는 비율도 높다. 월평균 활성 사용자 수(MAU)는 170만 건을 기록하며 폭발적인 성장세를 보이고 있다.
고객의 연동 관리 금액 역시 2018년 2월 10조원에서 2020년 5월 220조원으로 증가하며 22배나 성장하는 기록을 세웠다.
뱅크샐러드는 어려운 데이터를 친근감 있는 멘트나 한눈에 들어오는 비주얼로 보여준다.
예를 들어 카드 추천 서비스는 단순히 카드 상품이 나열되는 형태가 아니라 소비 패턴을 분석해 가장 적합한 상품을 매칭하고 해당 카드로 소비하면 실질적인 이익을 얼마나 얻을 수 있는지 수치화한다.
자산과 소비를 분석해 소비가 많으면 해당 항목에 대해 경고 메시지를 제공하기도 한다. 택시비가 많이 나올 때는 ‘차라리 차를 사는 게 어때요’라는 직관적인 메시지를 제공한다.
이처럼 직관적인 금융 리포트와 조언 메시지가 사용자들의 공감을 샀고 뱅크샐러드는 고액 자산가의 전유물로 여겨지던 자산 관리 서비스를 누구나 손쉽게 할 수 있도록 대중화하는 데 성공했다.
뱅크샐러드는 2030세대의 전유물이라고 여겨지던 테크핀에 4050세대를 성공적으로 유입시키기도 했다. 2018년 12월 출시한 보험 설계 서비스는 론칭 이용자가 80배 이상 증가했고 이 중 40~60대 이용 비율이 높았다.
뱅크샐러드는 앞으로 마이데이터 라이프 플랫폼으로 확장하기 위한 고객의 개인 라이프에 집중할 계획이다. 현재 이를 위한 데이터 드리븐 환경을 구축 중이다.
뱅크샐러드 관계자는 “뱅크샐러드는 데이터를 통한 분석과 실험으로 고객에게 필요한 서비스를 고안하고 고객이 데이터에 의해 올바른 의사 결정을 할 수 있도록 돕는 환경을 구축해 나갈 예정”이라고 말했다.
김영은 기자 kye0218@hankyung.com
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[본 기사는 한경비즈니스 제 1282호(2020.06.20 ~ 2020.06.26) 기사입니다.]
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