이 모형은 축적된 고객의 과거 투자, 거래내역을 통해 각 고객에 맞는 선호채널, 선호상품, 거래패턴, 거래상품 변화추이 등의 모든 고객 데이터를 분석해 40개 이상 변수로 분리한다. 이후 통계 분석기법으로 다양한 투자예측 정보를 만든다.
거래 변동성이 높아질 것으로 예상되는 고객 그룹에 대해 자산변화 가능성을 사전에 인지하고 확률정보 등의 여러 가지 예측 정보를 활용해 선제, 집중적인 고객관리가 가능해진 것이다.
특히 기존 자산관리 영역에서 고객 수익률 등의 기본적이고 제한적인 데이터가 활용되던 것에서 한 단계 넘어, 축적된 다양한 고객 데이터를 활용한 예측정보로 효율적 자산관리가 이루어질 수 있도록 개발됐다.
한국투자증권 문성필 상품마케팅본부장은 "앞으로 자산관리 시장에서도 빅데이터 분석 능력이 핵심가치가 될 것으로 예상된다"며 "미래의 불확실성에 대한 통찰력과 위험에 대한 선제적인 대응력, 고객의 니즈를 먼저 읽어내는 분석력 등 데이터 중심의 새로운 가치를 창출하는 능력이 금융회사의 경쟁력이 될 것"이라고 말했다.