[아주초대석] 김철기 본부장, 신한에 와서 '고객 이탈예측 모형 개발'

김철기 신한은행 빅데이터센터 본부장 [사진=신한은행 제공]

김철기 신한은행 빅데이터센터 본부장은 월스트리트에서 빅데이터, 통계분석, 알고리즘 개발 전문가로 활동했다. 그는 서울대 계산통계학과를 졸업하고 미국 스탠퍼드 대학에서 통계학 석·박사, 캘리포니아 주립대학에서 금융공학 석사 학위를 각각 취득했다.

실무에서는 뱅크 오브 아메리카 메릴린치 등 미국 월스트리트에서 외환, 국제금융, 파생상품 전문가로 약 15년 동안 근무했다. 이후 국내로 건너와 2016년부터 한국금융연수원에서 교수로 재직했다.

김철기 교수가 지난 6월 빅데이터센터 본부장으로 영입되면서 신한은행의 빅데이터 분석 및 마케팅 역량도 한층 강화되고 있다. 특히, 신한은행이 지난해부터 모든 업무의 프로세스를 디지털 중심으로 변화시키고, 빅데이터 플랫폼의 고도화를 위해 전행적인 역량을 집중하면서 김철기 본부장의 어깨가 무거워졌다.

이 때문에 김 본부장이 신한은행에 와서 가장 먼저 한 일도 알고리즘을 통한 고객 세분화와 분석 정교화 작업이었다. 그는 빅데이터화를 위한 조직개편 직후 빅데이터 분석역량을 고도화하는 일에 나섰다.

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우선 고객 이동경로 분석 기술을 도입하고 시각화분석(VA) 기법을 한층 향상시켰다. 특히, AI코어 플랫폼을 구축해 부정사용방지시스템(FDS)과 자산관리(WM)모델에 딥러닝 기법을 사용해 보다 향상된 예측이 가능하도록 개선했다.

지난달 알고리즘을 활용해 WM고객 이탈예측모형을 개발한 김 본부장은 자산 1억원 이상 고객의 진입·이탈·유지율을 분석하고, 선호상품 유형과 거래자산 유형별 수익을 파악했다.

하이브리드 FDS 시스템 고도화 작업도 진행했다. 딥러닝 기술을 활용한 시스템으로 부정거래 탐지율이 93% 이상 향상되는 성과를 얻었다.

이 외에 고객 행동거래 패턴을 분석하고 상시 협업 체계를 구축하는 등 빅데이터를 활용한 금융 플랫폼 구축에도 힘쓰고 있다.

그 결과 활동성 유입 고객 분석을 통해 유용한 채널이나 마케팅 포인트 등 효과적인 마케팅 이슈를 도출할 수 있다. 민원고객 및 거래변화 패턴 분석으로는 월별·고객 유형별 민원고객 특성을 알아내 고객 만족도를 높일 수 있게 된다.