Forex 거래 플랫폼 - 2022년 XNUMX월에는 어느 것이 가장 좋습니까?

마지막 업데이트: 2022년 2월 21일 | 0개 댓글
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최고의 Forex 거래 플랫폼 – 2021년과 2022년 최고의 Forex 거래 플랫폼은 무엇입니까?

이 가이드는 2021년과 2022년 최고의 외환 거래 플랫폼. 우리는 규제, 커미션 및 거래 가능한 쌍의 중요성에 대해 구체적으로 이야기합니다. 오늘 외환 거래에 등록하고 거래를 시작하는 방법에 대한 간단한 설명으로 마무리합니다.

외환과 같은 변동성 자산을 Forex 거래 플랫폼 - 2022년 XNUMX월에는 어느 것이 가장 좋습니까? 거래 할 때이 시장에 대한 접근을 용이하게하기 위해 신용 가능한 브로커가 필요합니다. 레버리지 옵션을 제공하는 규제 플랫폼의 추가 보너스는 말할 것도 없습니다.

요즘에는 수백 개의 온라인 외환 브로커가 있습니다. 라이센스 부족, 높은 수수료 또는 제한된 수의 지원되는 시장 등 좋은 만능 제품을 찾기가 어렵습니다.

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내용의 표

최고의 외환 거래 플랫폼 2022 검토

온라인 분야에서 사용 가능한 많은 브로커를 조사 할 때 몇 가지 핵심 요소를 검토합니다.

  • 수수료 및 수수료
  • Tier-1 규제 순위
  • 사용 가능한 외환 쌍
  • 제공되는 거래 도구
  • 플랫폼 유용성 및 고객 서비스

2022 년 최고의 외환 거래 플랫폼을 검토 한 후 자세히 논의합니다. your 고려.

1. AvaTrade – 다양한 기술적 분석 도구를 갖춘 최고의 외환 거래 플랫폼

우리 목록에있는 다른 모든 최고의 외환 거래 플랫폼과 마찬가지로 AvaTrade는 규제되며 많은 자산을 제공합니다. 사용 가능한 시장에는 주식, 암호 화폐, 상품 및 외환이 포함됩니다. 이 플랫폼에서 선택할 수있는 50 개 이상의 서로 다른 외환 쌍이 있으며 앞서 언급 한 메이저, 마이너 및 이국을 포함합니다. 메이저의 평균 스프레드는 0.9 핍으로 매우 경쟁력이 있으며 모두 CFD로 거래 될 수있어 공매도와 잠재적 레버리지가 가능합니다.

AvaTrade는 6 개 관할 구역에서 규제됩니다. 100 개국 이상에서 운영 할 수있는 권한을 부여 받았습니다. 따라서이 외환 거래 플랫폼은 다국어 지원을 제공합니다. 또한 브로커는 AvaProtect와 같은 도구를 제공하여 사람들이 자신감을 가지고 거래하도록 장려합니다. 이는 귀하의 '보호 기간'이 종료 될 때 브로커가 거래에서 발생한 손실에 대해 귀하에게 배상한다는 것을 의미합니다.

거래 플랫폼 자체에서이 도구의 세부 사항과 작은 글씨를 확인할 수 있습니다. ㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ ㅇㅇㅇ 유용한 기능에 관해서는 여기서 끝나지 않습니다. 이 최고 등급의 외환 플랫폼은 경제 지표 및 계산기, 외환 가이드 및 자습서, 구매 및 판매의 '규칙', 기술 전략 및 지표에 대한 액세스를 제공합니다. 또한 기본 AvaTrade 플랫폼을 사용하려는 경우 소프트웨어를 다운로드 할 필요가 없습니다.

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거래플랫폼과의 스위스스타일 거래

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▲ 글. 이용진 팀장
한국정보화진흥원 지능데이터기반팀


4차 산업혁명의 핵심 원천으로 데이터의 중요성이 증가하고 있다.

정부가 육성하는 빅데이터 플랫폼과 빅데이터 센터를 통해 기존에 개방되지 않았던 다양한 융복합 데이터가 생산·유통될 예정이며, 기업은 데이터 상품을 구매하여 새로운 비즈니스와 혁신서비스에 활용할 수 있게 될 전망이다.


국내외 데이터 산업 현황

데이터는 4차 산업혁명의 원유이자 국가와 기업의 경쟁원천으로 정밀의료(왓슨)·교통혁신(우버)의 사례처럼 데이터를 확보할 수 있는 생태계를 구축하고 이를 잘 활용하는 기업이 시장 혁신을 주도하고 있다.

구글, 아마존 등 데이터 기반의 혁신기업들은 많은 고객으로부터 데이터를 수집·축적하고, 이를 기반으로 양질의 서비스를 저렴하게 제공하고 네트워크 효과로 사용자를 더욱 늘리는 한편, 기존 사업의 경쟁력을 바탕으로 이종 산업으로 사업 영역을 확장하고 있다.

새로운 경쟁 원천인 데이터를 바탕으로 시장을 독과점하는 승자독식의 경쟁 환경에서 후발 주자의 시장 진입은 갈수록 어려워지는 구조이다.

이처럼 양질의 풍부한 데이터 확보 및 활용 여부가 AI 기술력은 물론 국가 경쟁력에 직결되지만 국내 산업계는 데이터 부족으로 어려움을 호소하고 있다.

한국정보화진흥원이 1,204개 기업을 대상으로 조사한 결과 지난해 빅데이터 도입률은 9.5%에 불과하였으며, 스위스 국제경영개발대학원(IMD)이 2018년 빅데이터 활용 역량을 조사한 결과 한국은 63개국 중 31위로 낮은 수준에 머물렀다.

데이터의 축적·유통·활용 등 가치사슬 전반에 걸쳐 폐쇄적 유통구조, 산업·사회적 활용 저조 등의 한계가 노출되고 있는 상황에서 데이터가 산업·사회 혁신의 촉매제로의 역할이 기대되나, 산업적 활용은 아직 초기 단계로서 산업전반의 경쟁력 제고에 한계가 있다.

미국 CRN의 조사결과 글로벌 100대 빅데이터 기술 혁신기업 중 국내 기업은 전무한 상황이다.

우리나라가 4차 산업혁명의 선도자로 도약할 소중한 기회를 놓치지 않도록 데이터 경제 활성화를 촉진하는 전략적인 투자가 절실하다.


플랫폼별 사업계획 및 혁신생태계의 특징


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과학기술정보통신부는 공공과 민간의 금융, 통신, 교통 등 분야별로 다양한 데이터가 생산, 구축될 수 있는 100개 빅데이터 센터와 양질의 데이터가 유통·거래되고 새로운 서비스가 창출될 수 있는 10개 분야 빅데이터 플랫폼을 구축하는 데 2019년 743억 원을 포함하여 5년간 총 2,016억 원을 투입할 계획이다.

이 사업은 공공과 민간이 Forex 거래 플랫폼 - 2022년 XNUMX월에는 어느 것이 가장 좋습니까? 협업하여 빅데이터 센터 등에서 생산된 데이터를 플랫폼에서 수집·유통하고 혁신 서비스를 발굴·확산하는 등 데이터 기반의 가치창출 생태계 조성을 지원하는 데 그 목적이 있다.

빅데이터 플랫폼은 공모를 통해 선정된 금융, 환경, 문화미디어, 교통, 헬스케어, 유통소비, 통신, 중소기업, 지역경제, 산림 등 10개 분야별로 각종 빅데이터의 수집·분석·유통을 담당하게 된다.

빅데이터 센터는 분야별 플랫폼과 연계하여 중소기업·대학 등 주요 기관별로 빅데이터를 체계적으로 생산·관리한다.

10개 분야별 플랫폼의 사업계획과 특징은 다음과 같다.

금융 빅데이터 플랫폼은 BC카드가 중심이 되어 금융(대출, 보험, 증권), 비금융(통신, 소셜, 유통, 미디어, 상권) 데이터를 유통거래하고, 데이터를 융합하여 소상공인 창업 지도 서비스 및 국민 금융생활 플래너 서비스 등을 제공한다.

환경 빅데이터 플랫폼은 국내 대표 물환경 전문 공기업인 한국수자원공사가 중심이 되어 생활환경(대기, 화학물질) 및 자연환경(기상·기후, 지질·지형, 생태)의 데이터를 생산하는 빅데이터 센터와 협업하여 데이터를 개방하고, 맞춤형 수질정보 서비스 및 대기질 야외활동 추천 서비스 등도 제공할 계획이다.

문화 빅데이터 플랫폼은 한국문화정보원이 중심이 되어 문화·체육·관광 데이터를 생산하는 센터와 협업하여 문화, 숙박, 레저, 음식, 상권, 도서·출판 등의 데이터를 개방하고, 이를 융합하여 문화여가 종합정보 서비스 및 한류 비즈니스 매칭서비스 등을 제공한다.

교통 빅데이터 플랫폼은 교통 전문 연구기관인 한국교통연구원이 중심이 되어 차량, 도로, 철도, 내비게이션, 유동인구, 주차 등의 데이터를 생산하는 센터와 함께 데이터를 유통·거래하고 데이터 기반의 도로 및 대중교통 개선 서비스, 스마트시티 지원 서비스 등을 함께 제시할 계획이다.

헬스케어(암) 빅데이터 플랫폼은 국내 암 연구·진료 중추 기관인 국립암센터가 중심이 되어 갑상선암, 신장암, 유방암, 대장암, 폐암, 난소암, 간암, 위암, 전립선암, 췌담도암 등 10대 암종별 임상데이터를 생산하는 빅데이터 센터와 협업하여 국내암 임상데이터의 30% 이상을 확보하고 이 데이터를 Forex 거래 플랫폼 - 2022년 XNUMX월에는 어느 것이 가장 좋습니까? 활용하여 암 진단·치료 의사 결정 및 항암 치료제 연구개발 등을 추진한다.

유통소비 빅데이터 플랫폼은 경제산업 전문 언론사인 매일방송이 중심이 되어 유통·물류·소비데이터를 생산하는 6개 플랫폼 참여기업 및 10개 빅데이터 센터와 협업하여 라이프 스타일별 선호 외식업종 서비스 및 지역별 온라인 상품 구매정보 서비스 등도 구축한다.

통신 빅데이터 플랫폼은 국내 유무선 대표 통신사인 KT가 중심이 되어 공간, 생활, 소셜, 공공 데이터를 생산하는 빅데이터 센터와 협업하여 통신, 공간, 생활, 소셜, 공공 등 218종 데이터(768TB)를 개방하며 유동인구 기반 상권분석 서비스 및 생활인구 분석서비스 등을 제공한다.

중소기업 빅데이터 플랫폼은 기업경영 정보화 전문 기업인 더존비즈온이 중심이 되어, 중소기업 회계정보, 부동산, 보험계약, 기업 고용·복리후생, SNS, 일자리, 무역, 기업 신용 등의 데이터를 생산하는 빅데이터 센터와 협업하여 기업 경영정보 분석 서비스 및 일자리 수요예측 서비스 등도 함께 플랫폼에서 제공한다.

지역경제 빅데이터 플랫폼은 700만 명의 경제활동인구(전국의 25.5%), 사업체 수 87만 개(전국의 21.8%)를 매개로 국내 경제지표의 중심지인 경기도가 중심이 되어 경기도 지역화폐 결제정보, 기업정보, 일자리, 신용평가, 카드사 정보, 경기도 인구·주거·환경 등의 데이터를 융합하여 지역 소비패턴 분석 서비스 및 맞춤형 일자리 매칭 서비스 등 제공한다.

산림빅데이터 플랫폼은 임업 전문기관인 한국임업진흥원이 중심이 되어 산림종 유전체, 임업, 등산로·숲길·자전거, 대중교통, 산악기상, 산림재해, 항공영상 등의 데이터를 생산하는 빅데이터 센터와 협업하여 트래킹 및 산림재해 예측 등의 서비스를 제공할 계획이다.


국내 산업에 미치는 영향 및 현실적 과제


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데이터 플랫폼을 구축하여 분석 인프라 및 유통 기반을 조성하고, 이를 통해 데이터 공유·활용이 활성화된다면 새로운 시장 창출 및 산업·기업의 혁신성장에 크게 도움이 될 것이다.

기존 시장에서 구하기 어려웠던 양질의 데이터가 데이터 플랫폼을 통해 분석·유통·거래되고, 데이터를 활용한 다양한 혁신서비스가 발굴되고 확산될 것이다.

공공 분야에서는 플랫폼의 데이터를 활용하여 사회 현안 해결 및 소외 계층 지원 등을 위한 공공 혁신 서비스가 개발되고 민간부문에서는 통신·금융·유통 등 전 분야에 걸쳐 데이터의 산업적 활용과 기업 경쟁력을 높일 수 있도록 다양한 산업혁신 서비스가 발굴될 전망이다.

이를 위해서는 몇 가지 해결해야 할 과제가 있다.

우선 개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보법 등 데이터 3법에 대한 개정이 시급하다.

국회에 계류중인 개인정보보호법 개정안은 개인을 알아볼 수 없게 비식별화 등 안전한 기술적 조치를 끝낸 가명정보와 익명정보를 산업적 연구·상업적 통계 목적일 경우 개인의 동의 없이 활용할 수 있도록 하는 내용이 핵심이다.

또 전문기관의 승인 하에 결합 정보를 활용하고 개인정보 관련 기관을 개인정보보호위원회로 일원화하는 내용도 담겨 있다.

데이터 3법이 개정되면 금융, 통신 등 다양한 분야에서 이종 데이터의 안전한 결합과 융합이 가능해지고, 데이터의 활용 가치가 한층 높아질 것이다.

EU, 일본 등은 데이터의 활용과 개인정보보호제도를 상호 보완적으로 운용하여, 데이터 기반 혁신성장을 이끌고 있듯이 우리도 하루빨리 데이터 산업 발전을 위해 법 개정이 시급하다.

두 번째는 각 산업 분야의 데이터 분석 전문 인력양성이 시급하다.

기업들은 데이터를 갖고 있어도 이를 새로운 서비스 개발이나 마케팅 등에 활용할 수 있는 전문 인력이 부족하다.

한국데이터산업진흥원의 2018년 데이터산업현황조사 결과보고서에 따르면 2023년까지 향후 5년간 데이터 산업에서 추가로 필요한 데이터 직무 인력은 9,472명이며, 전 산업에서 추가로 필요한 데이터 직무 인력은 22,607명이었다.

데이터 직무별로는 데이터 분석가가 가장 부족하다고 조사되었다.

정부에서도 지속적으로 분야별 빅데이터 플랫폼과 센터와 협력하여 데이터 가공기업, 스타트업, 분야별 도메인 전문가를 양성할 계획이다.

마지막으로 데이터 생태계를 발전시키기 위해 데이터 공급자와 수요자의 협력이 중요하다. 데이터 공급자가 수요자의 활용성을 고려하여 데이터를 생산·가공할 수 있어야 한다.

정부는 공공과 민간의 데이터 협력 거버넌스인 데이터 얼라이언스(Data Alliance)를 구성·운영하여, 공통 데이터 표준화 및 품질 기준 마련, 플랫폼 연계방안 및 데이터 유통·거래 기준 마련 등을 통해 본격적인 데이터 유통·거래 환경 마련을 지원할 계획이다.

아울러 데이터 유통 및 활용을 종합적으로 지원하여 2023년까지 빅데이터 1조 원 시장 창출을 목표로 정부의 투자와 함께 지속적인 민간투자 유도를 통해 중소·벤처기업, 스타트업 등의 신규 비즈니스 창출을 적극 지원하고, 플랫폼을 통해 데이터를 활용한 신규 비즈니스 아이디어가 창업으로 연계될 수 있도록 맞춤형 컨설팅 등 제공할 계획이다.


기존 기업들에게 주는 시사점

데이터가 이제 돈이 되는 세상이 오고 있다.

기업들은 이미 데이터는 기업의 자산이라는 인식을 갖고 있어 데이터를 시장에 공급하는 기업들이 많지 않은 상황이다.

데이터는 다른 데이터와 융복합되면 그 가치가 더 높아질 수 있다.

그동안 새로운 비즈니스를 하고 싶어도 적합한 데이터를 구하지 못해 도중에 포기하는 경우가 Forex 거래 플랫폼 - 2022년 XNUMX월에는 어느 것이 가장 좋습니까? 많았지만, 2020년부터 본격적인 데이터 유통·거래가 이루어지면 지금보다 좀 더 쉽게 최신데이터를 구할 수 있을 것이다.

기업들은 데이터 플랫폼을 통해 데이터에 대한 적정한 시장 가치가 형성되면 온라인 쇼핑몰에서 상품을 구매하듯이 편리하게 데이터 상품을 구매할 수 있으며, 이렇게 확보한 데이터를 활용하여 다양한 데이터 기반의 혁신적인 비즈니스를 만들 수 있다.

데이터를 유통·거래할 수 있는 플랫폼이라는 거래 기반이 만들어지고 플랫폼을 통해 수요자가 필요한 데이터를 판매하고, 판매 수익을 다시 데이터 생산에 투자하는 선순환 구조가 만들어져 데이터를 판매하는 기업도 많이 늘어날 것으로 예상된다.

빅데이터 플랫폼을 통해 우리나라에 데이터 생태계가 활성화되고, 전 산업으로 데이터가 흘러갈 수 있는 데이터 고속도로가 만들어져 우리나라가 데이터 강국으로 발돋움할 수 있기를 기대한다.

거래플랫폼과의 스위스스타일 거래

이번 문스와치 사태에 대해 ‘스와치마저 리셀가로 사야하나?’라는 볼맨 목소리가 온라인 커뮤니티에서 빗발치고 있답니다. 어제까지 허울없이 지내던 친구가 하루 아침에 셀럽이 되어 연락조차 되지 않는 상황. 그렇다고 브랜드를 미워하기엔 유구한 역사와 많은 이의 삶을 풍요롭게 한 실용성과 예술성이 가미된 제품 라인이 마음 한 켠에 남습니다.

수많은 제품을 만날 수 있는 서울 명동의 스위치 매장, 빈티지한 매력이 엿보이는 초창기 스와치 제품_출처: 스와치

스와치 명동 플래그쉽 스토어 (1)_메인 이미지

수많은 제품을 만날 수 있는 서울 명동의 스와치 매장_출처 : 스와치

빈티지한 매력이 엿보이는 초창기 스와치 제품_출처 : 스와치

1983년 세상에 등장한 스와치는 창업자 니콜라스 하이크의 모토인 ‘스위스를 대표하는 패션 시계 브랜드를 통해 중가시장을 공략’하는 전략으로 출발했습니다. 당시 시계 시장은 1970년대 일본이 선보인 쿼츠 무브먼트가 꽉 잡고 있는 상태였죠. 이유는 간단해요. 손가락으로 시계 오른쪽의 크라운(용두)을 돌리며 태엽을 감아야 했던 오토매틱 시계의 불편함을 제거했기 때문이죠. 배터리로만 작동하니 관리도 편했고요. 이에 니콜라스 하이크는 시계 부품 수도 줄이고 가격 경쟁을 위해 쿼츠 무브먼트를 탑재한 플라스틱 소재의 시계로 스위스 시계 부흥을 일으킵니다.

시계로 미술사와 패션 정복

스와치코리아 측은 “유쾌한 도전 정신과 창의적 혁신을 디자인과 기술에 녹인 브랜드 정체성을 세상에 선사하고 싶다”면서 “제품에 담긴 스토리로 소비자가 자신의 한계를 뛰어넘는 도전을 경험하길 바란다”라는 브랜드 철학을 전했습니다. 현재까지 스와치가 ‘시계 그 이상의 액세서리’로 불리는 건 브랜드 스스로의 도전이 있기에 가능했습니다. '예술, 스포츠, 패션, 문화’를 담는 순백의 도화지로 시계 그 자체가 사용 됐거든요.

퐁피두 센터와 키스해링과 협업한 라인_출처 : 스와치

[스와치-보도자료] 스와치(SWATCH), 프랑스 퐁피두 센터 협업 컬렉션 출시 (1)

파리의 퐁피두 센터의 대표적인 6개의 명작과 협업한 라인_출처 : 스와치

키스해링과 협업한 스와치 제품 라인_출처 : 스와치

1985년, 스와치는 프랑스 그래픽 디자이너 키키 피카소와의 협업 제품을 선보이며 예술계에 손을 뻗쳤어요. 근래엔 현대 미술가 중 큰 명성을 얻고 있는 데미언 허스트, 백남준 작가를 비롯해 패션 브랜드 모스키노와 아디다스의 디자이너 제레미스캇과 컬래버레이션으로 시계 시장의 패러다임을 바꿉니다.

지난 3월엔 세계 최대 현대 미술관인 프랑스 파리의 퐁피두 센터와 손잡고 ‘스와치 X 퐁피두 센터’ 컬렉션을 선보였어요. 국내에도 친숙한 프랑스 출신의 추상 미술가인 ‘로베르 들로네’, 멕시코의 초현실주의화가 ‘프라다 칼로’의 작품을 시계에 녹였죠. 제품가는 약 10만 원대입니다. 디자인과 가격만이 스와치의 전부일까요?

A/S까지 완벽, 피부가 된 시계

1997년 출시한 ‘SKIN CLASSIC(스킨 클래식)’을 수많은 사례 중 하나로 꼽아보죠. 이름 그대로 3.9mm 두께에 12g의 초박형 플라스틱 시계로 손목과 동화된 느낌을 줍니다. 기자 역시 학창시절, 이 제품을 착용하자마자 ‘헉’할 정도로 가벼운 무게감과 묘한 착용감에 감탄했어요. 최근엔 기존 스킨 클래식 라인에 디지털 시계 ‘스킨 비트’와 크로노 그래프 기능을 탑재한 ‘스킨 크로노’로 선보이며 선택의 폭을 넓혔죠. 이 라인업은 시간 확인 외에 손목에 불편함을 느끼지 않는 편의성까지 구체화 한 명작으로 꼽힙니다.

스와치의 스킨 라인과 시스템51_출처 : 스와치

스와치 스킨 아이러니

착용한 것 같지 않은 착용감으로 세계를 놀라게 한 스킨 라인_출처 : 스와치

스와치 시스템 51 (2)

단 51개의 부품으로 작동하는 시스템51_출처 : 스와치

1980년대 초, 청바지 브랜드 캘빈클라인은 당대 최고의 스타 브룩 쉴즈를 모델로 기용, ‘캘빈클라인과 나 사이에는 아무것도 없어요’라는 캠페인 카피로 엄청난 마니아를 양산해요. 샤넬의 ‘No.5 향수’만 Forex 거래 플랫폼 - 2022년 XNUMX월에는 어느 것이 가장 좋습니까? 입고 Forex 거래 플랫폼 - 2022년 XNUMX월에는 어느 것이 가장 좋습니까? 잔다는 메릴린 먼로의 에피소드 역시 널리 알려진 얘기죠. 스와치 스킨은 이러한 무형의 성공적인 마케팅, ‘피부=시계’를 직관적 마케팅으로 구현했어요. 매일 신체에 착용하는 제품엔 완벽에 가까운 전략이었습니다.

부품 단순화 역시 스와치의 전매특허 기술입니다. 지난 2014년, 51개의 부품을 연결해 만든 ‘시스템 51’ 역시 스와치의 기술력을 보여주는 좋은 예죠. 단 51개의 부품만으로 움직이는 오토매틱 시계로 브랜드 기술력을 천하에 공표했습니다. 오토매틱 시계의 경우 부품만 적게는 70개부터 많게는 300개 가까이 사용되니 괄목할 만한 기술력이었죠. 애프터서비스도 강점입니다. 스와치는 기본적으로 수리가 불가능한 브랜드지만 구매 후 2년 안에 기계적 결함의 경우엔 새 제품으로 무상 교체를 해줘요. 배터리는 평생 무상 교체입니다. 저렴한 종로 시계 Forex 거래 플랫폼 - 2022년 XNUMX월에는 어느 것이 가장 좋습니까? 상가에서 배터리를 교체해도 기본적으로 1만 원 가까이 지불해야 하는 거 아시죠?

해외 판로 개척한 K-리셀러의 진화

“어제 기준으로 6피스(문스와치)가 입고 됐어요. 일주일 전부터 한 자릿수 내외로 시계가 매장에 들어오고 있지만 정확한 시간은 (매장도)모릅니다. 오늘도 몇 시에 입고될지 모르며 반드시 들어온다는 보장도 드릴 수 없습니다.”

지난 4월 29일, 오후 4시 서울 명동의 스와치 매장을 방문했습니다. 매장 직원의 대답보다 놀라운 건 매장 앞에 길게 늘어선 약 30개의 캠핑 의자였습니다. 공석도 있었지만 약 15명 정도의 인원이 대기하고 있었죠. 직원의 말대로라면 이날 대기 인원 중 약 1/4만이 문스와치를 손에 거머쥡니다. 벚꽃이 진지 한참이 지났지만 무릎담요를 얼굴부터 무릎까지 덮고 잠을 자거나 커피를 마시며 시간을 보내는 모습이 인상적이었어요. 명동은 명동입니다.

서울 명동 매장에서 만날 수 있는 문스와치_출처 : 스와치

스와치 문스와치 매장 DP 사진

명동 매장에서 확인할 수 있는 문스와치 컬렉션_출처 : 스와치

[스와치] MISSION TO THE SUN (2)

세라믹 원료와 생분해성 바이오 플라스틱을 결합한 신소재로 제작된 문스와치_출처 : 스와치

이틀 뒤인 5월 2일, 다시 한 번 스와치 매장을 방문했습니다. 여전히 비슷한 인원이 매장 주변을 포진하고 있었죠. 그들은 브랜드 충성 고객일까요? 매장관계자에게 놀라운 얘기를 들었습니다.

“대기 인원 중 포르O나 레인지로O와 같은 값비싼 차를 몰고 오는 사람도 있었어요. 큰 수익을 버는 전문 리셀러가 많다는 뜻이죠. 문스와치만 10개 이상 구입한 사람도 있었습니다. 기다렸다가 제품이 풀리면 구입 후 다시 캠핑 의자로 돌아가 입고를 기다리는 거죠. 이 중에 당일 구입한 시계를 손목에 착용하는 사람은 드물다고 봅니다.”

문스와치를 구하기 어려운 이유는 리셀러들의 활약이 컸습니다. 매장관계자가 언급한 10개 이상 이 제품을 산 리셀러의 수익을 계산해 볼게요. 초기 비용(33만1000원 X 10피스)은 3백31만 원입니다. 여기에 평균 5배가 붙는 리셀가로 계산하면 1천655만 원이 됩니다. 초기 비용을 제외하고 열흘간 그가 올린 수익은 1천324만 원입니다. 리셀가가 낮아지고 있음에도 줄을 서는 이들이 많은 이유도 들을 수 있었어요. 바로 해외 리셀시장 개척입니다. “문스와치를 판매하지 않는 국가엔 국내 리셀가에 두 배 가까운 가격을 책정해 판다고 합니다. 실제 착용을 원한다면 기다렸다가 사길 바라요.”

오랜 기다림은 아니길

아쉽게도 리셀시장에 대한 제도적 장치는 없어요. 기업 입장에선 그들도 소비자니까요. 그러나 스와치는 수십 년간 대중과의 신뢰를 구축, 차별화 된 가격과 품질과 서비스를 선보이고 있습니다. 다양한 커뮤니티에 쏟아지는 브랜드의 의도적인 ‘소량 마케팅’에 대한 합리적인 의심은 거두고 싶어요. 그렇다면 문스와치는 웃돈 주고 살 만한 가치가 있을까요?

[스와치] MISSION TO MERCURY

오픈런의 원조 롤렉스는 세계 어느 곳에서도 통하는 ‘교환 가치’가 있지만 스와치는 다릅니다. 리셀 시계의 조건과 어긋나기 때문이죠. 리셀 상품의 첫 번째 조건은 소재입니다. 금과 플라스틱은 비교불가 대상입니다. 비싼 소재의 가치가 당연히 크죠. 문스와치는 (바이오)플라스틱 소재입니다. 두 번째는 구동 방식입니다. 쿼츠 시계보단 값이 더 나가는 오토매틱 구동 시계의 가치가 높게 평가되죠. 세 번째는 가장 중요한 희소성, 이 제품은 한정판이 아니기에 리셀 가치에 부합되지 않습니다.

기자는 스와치코리아 측에 오메가와의 협업 이슈가 개발 때 염두에 둔 마케팅이 아니냐는 질문을 했지만 똑 부러진 답변은 들을 수 없었습니다. 대중성은 ‘친절함’을 뜻하기도 합니다. 지금도 수많은 이가 스와치로 자신만의 시간을 개척하고 있습니다. 문스와치 이전 스와치의 정책과 제품을 톺아보면 오랜 친구 같은 브랜드라는 말이 잘 어울리는 시계 브랜드임을 부정하긴 어려워요. 그래서 다시 한번 묻고 싶습니다. ‘스와치는 왜?’

데이터를 이용해 고객 중심의 금융 및 보험 경험을 제공하는 법

데이터를 이용해 고객 중심의 금융 및 보험 경험을 제공하는 법

참고: 이 내용은 2022. 6. 하지만 8에 게시된 컨텐츠(How to Deliver a Customer-Centric Banking and Insurance Experience with Data)에서 번역되었습니다.

데이터는 거래 의사 결정에서의 실시간 가격 책정부터 포트폴리오 구축 시 회사의 펀더멘털과 보험 인수에 알리기 위한 인구학적 데이터를 제공하는 것까지 다양한 역할을 하며 언제나 금융 서비스 업계의 버팀목이 되어 왔습니다. 시장에서 벌어지는 사건은 시장 데이터로 포착되고 금융 서비스 전문가가 그 후 시장 데이터를 실행 가능한 인사이트와 및 비즈니스 결정으로 바꾸어 나갑니다.

그러나 은행과 보험 서비스 공급업체가 차별화를 모색함에 따라 많은 기관에서 고객과 이들의 요구 사항에 대한 이해를 높이고 고객에 대한 더 깊은 통찰력을 활용하기 위한 전략을 개발해 나가고 있습니다. 이러한 기관에서는 주로 미디어와 소매가 주도하는 다른 산업에서 고객 행동, 라이프 스타일 선택 및 상호 작용에 대한 더 나은 관점을 통해 기술을 채택하고 빠르게 혁신하는 추세를 목격하고 있습니다. 기관에서는 고객의 데이터 포인트를 매분 상세하게 포착한 다음 해당하는 데이터를 분석하고 조사하여 비즈니스와 제품 및 마케팅에 대한 의사 결정에 정보를 제공합니다. 예를 들어 소매업체들은 온라인 상호작용을 통한 데이터 폭발 덕분에 온라인 인터페이스를 통해 흠 잡을 데 없는 통합된 쇼핑 환경에 고객을 끌어들이고 있으며, 이는 개선된 개인 맞춤화, 이동성 옵션과 더불어 제품과 서비스에 접근할 수 있는 역량에 의한 것입니다. 소액 은행 및 보험 부문은 이제 자체적인 디지털 고객 경험에 있어서도 유사한 고객 기대치를 충족할 수 있도록 비즈니스를 운영해야 하는 과제에 직면하고 있습니다. 실제로 MX의 2021년 보고서에 따르면 ‘70%에 달하는 소비자가 은행에서 제공하는 개인 맞춤형 추천 사항에 대한 경험이 Netflix, Amazon 등 기술 회사에 대한 경험과 비슷하기를 바란다’고 합니다.

여러 금융 서비스 기관에 있어 이러한 측면은 비즈니스의 탄력성과 장기적인 성장에 필요한 요건에 매우 중요한 역할을 합니다. 금융 서비스 산업에 대한 대중적인 인식과 신뢰는 2008년 금융 위기 이후로 계속 좋지 않은 상황에 놓여 있습니다. 사회적 태도와 문화적 태도가 극적으로 변화하는 시대를 맞아 힘의 균형은 이제 고객에게 달려 있습니다. 비용 지출 및 투자 방식을 스스로 결정하는 기관은 새로운 고객과의 역학 관계와 셀프서비스 참여 모델에 대한 고객의 선호를 반영할 수 있도록 비즈니스를 운영하고 전개해 나가야 하는 어려움을 직면하고 있습니다. 기관은 서비스를 개선하고 더 멋지고 빠른 맞춤형 서비스를 제공하는 새로운 방식을 적용해야 하는 상황에 마주하고 있으나, 여전히 여러 금융 서비스 기관에서는 고객의 변화하는 요구 사항을 충족하지 못하며 이는 보통 열악한 고객의 경험으로 이어지게 됩니다.

금융 위기 이후 전체 산업이 겪은 제도적인 어려움과 함께 소비자의 기대치가 커져간다는 것은 곧 은행이 고객과 장기적인 가치를 구축하고 유지하는 방식을 다시 평가해야 함을 의미하며, 이러한 제도적인 어려움에는 지속적인 규제적 압력과 경쟁적인 새로운 금융 기술(핀테크)의 위협 및 비용 상승 등의 요소가 포함되어 있습니다. 간단히 말하자면 금융 서비스 기관이 지닌 고객 육성 역량은 고객의 평생 가치를 증대시킵니다. 고객이 현지 지점에서 최초로 당좌 예금 또는 저축 계좌를 개설하거나 생명 보험에 가입할 때, 첫 주택을 구입하거나 디지털 자산을 거래할 때부터 투자 포트폴리오 관리에 도움이 되는 조언을 구할 때를 예로 들 수 있습니다.

그러나 은행과 보험 서비스 공급업체가 고객 타깃팅과 인수, 고객 참여 및 유지라는 측면에서 보다 효율적으로 접근하려면 먼저 데이터를 동원하고 기술 스택에 투자하며 조직적으로 행동하여 고객을 이해할 수 있도록 보다 총체적인 접근 방식을 취해야 합니다.

레거시의 무게에 얽매인 채

여러 은행 및 보험 서비스 공급업체는 오랜 유기적 및 무기적 투자, 구축 및 인수로 사일로화된 아키텍처와 반복적인 기술 아키텍처, 각기 다른 경쟁 콘텐츠 저장소 및 데이터 모델, 다양한 수준의 거버넌스, 인증 및 데이터 액세스 제어를 만들어 냈습니다.

이는 전통적인 금융 서비스 기관에서 다음과 같은 문제에 직면한다는 사실을 시사합니다.

  • 데이터 액세스 관련 문제와 전체 조직 및 제3자가 제공하는 비즈니스 크리티컬 데이터를 종합할 역량 부족
  • 여러 팀에서 다양한 수준의 준비 상태로 관련 타사 데이터를 식별하고 수집하는 데 집중함에 따라 늘어지는 데이터 파이프라인으로 인한 데이터 속도 문제
  • 데이터 복사 및 원본의 여러 버전이 불일치 및 오류 위험의 증가를 초래하여 생기는 데이터 버전 문제
  • 데이터 자격 관련 문제로 어떤 사람이 어떤 데이터에 어떤 목적으로 액세스할 수 있는지 제한이 걸리므로 궁극적으로 비용 및 규정 준수 문제가 발생함

그리고 지역 은행이 합병(SunTrust와 BB&T가 Truist를 형성)을 거치거나 은행이 거래 플랫폼을 인수(Morgan Stanley 및 E-Trade)하는 등 업계의 통합 추세가 계속되고 있으므로 이러한 데이터와 기술적 측면의 문제가 계속 드러날 것입니다.

이는 대규모 은행이나 보험 서비스 공급업체에 비즈니스 전반에서 고객 데이터를 집계하는 데 필요한 리소스 집약적이거나 고비용의 데이터 복제 작업으로 인한 고객과 그 요구 사항을 바라보는 일관되지 않거나 불완전한 관점 초래합니다. 이로 인해 넥스트 베스트 액션(Next Best Action) 및 제품 적합성을 비롯한 고객에 대한 인사이트와 분석 작업이 지연됩니다. 이러한 문제는 재정 자문인과 지점 관리자 및 보험 중개인에게 특히 올바른 고객에게 올바른 제품을 정확하게 판매할 수 없을 때 이에 대한 수익에 영향을 줍니다.

더욱 심각한 문제는 규제가 심한 산업에서 금융 서비스 기관이 고객 데이터 및 기타 개인 식별 정보(PII)에 액세스하고 공유할 때 강력한 데이터 거버넌스 및 보안 제어 조치가 없는 경우 잠재적인 규제와 평판 및 재무적인 측면의 위험에 마주하게 된다는 것입니다.

360도 고객 프로세스를 데이터 클라우드로 이동

금융 서비스 기관들은 이러한 문제점을 해결하기 위해 Snowfake 및 금융 서비스 데이터 클라우드에 의지하고 있습니다. 이는 효율성을 향상하고, 복잡성을 줄이며, 중앙 고객 데이터 플랫폼을 만들고, 실시간 사건 및 클라우드 기반의 고객 데이터 프로세스를 구축하기 위한 것입니다. 데이터 협업과 데이터 강화 및 보안 역량이 이러한 모든 작업을 뒷받침합니다.

데이터 협업

단일한 데이터 플랫폼인 금융 서비스 데이터 클라우드는 데이터 집약적이고 규제가 치밀하며 경쟁이 치열한 환경에서 조직이 성장할 수 있도록 해 줍니다. 이는 마케팅 및 고객 세분화에서 예측 분석 및 넥스트 베스트 액션(Next Best Action)에 이르는 여러 워크플로를 이용할 수 있도록 다양한 비즈니스와 벤더 및 파트너에 걸쳐 데이터 및 기술 사일로를 나눈다는 것을 의미합니다. Snowflake에서는 ETL을 없애 데이터에 거의 실시간으로 액세스할 수 있고 데이터가 배포될 수 있는 환경을 조성합니다.

이러한 공유와 협업 작업은 클라우드 대신 데이터를 따르는 강력한 클라우드 간 거버넌스 제어와 정책으로 뒷받침됩니다. 정책이 일관되게 시행되어 대규모의 거버넌스를 단순한 작업으로 바꾸며 위험을 줄여 주고 규제의 대상이 되는 민감한 데이터에서도 가치를 창출하도록 해 줍니다.

데이터 보강

앞서 언급했듯이 데이터는 금융 서비스 산업의 버팀목 역할을 합니다. Snowflake는 데이터 액세스와 협업을 아주 손쉽게 만들어 줍니다. Snowflake Data Marketplace에는 FactSet, S&P Global, Experian, ZoomInfo 및 Foursquare와 같은 업계 최고의 데이터 공급업체에서 제공하는 1,000가지 이상의 데이터 세트가 마련되어 있습니다.

  • 마케팅 및 고객 인사이트 팀은 ADP사의 미국 노동력 인구 통계 및 소득 데이터(U.S. Workforce Demographic and Income data)나 Knoema사의 미국 노동 및 고용국 데이터베이스(Knoema’s U.S. Bureau of Labor and Employment database)를 이용해 고객 세분화와 자산 분석을 실행할 수 있습니다.
  • 위험 및 규정 준수 팀에서는 Demyst의 소비자 감시 대상 데이터(Demyst’s Consumer Watchlist data)를 이용해 고객 온보딩, 고객 확인 절차(KYC), 자금 세탁 방지(AML) 스크리닝과 사기 감지 작업을 수행할 수 있습니다.
  • 영업 팀에서는 고객 데이터를 ZoomInfo 데이터 세트와 함께 이용해 구매자 경향 모델링을 진행하고 영업 구역을 계획하며 전체 시장 분석을 진행할 수 있습니다.
  • 관계 관리 담당자와 보험 서비스 제공자는 Neustar 및 Equifax의 자산 기반 고객 세분화 데이터(Neustar and Equifax’s Asset-Based Customer Segmentation data)를 사용하여 재무 능력, 투자 스타일 및 행동, 기타 특성을 결정하는 소비자 성격 모델과 고객 CRM 데이터를 함께 이용하고 넥스트 베스트 액션(Next Best Action)이나 제품 적합성에 대한 인사이트를 통합할 수 있습니다.
  • 재정 자문인과 프라이빗 뱅커는 위험과 기대 수익에 대한 투자자의 태도를 기반으로 선호도에 기초한 재무 계획이나 포트폴리오를 만들 수 있습니다. 이러한 작업에는 FactSet/Truvalue Labs의 ESG Scores DataFeed를 사용한 ESG 고려 사항에 대한 통합이 포함됩니다.

Snowflake Data Marketplace는 ETL을 최소화하거나 전혀 사용하지 않음으로써 데이터 액세스를 허용하고 사용자의 시도와 찾기 및 구매 경험을 다시 정의합니다. 그리고 더 중요한 부분은 차별화된 새로운 고객 인사이트를 만들 수 있는 내부의 자사 데이터를 빠르고 완벽하게 보강할 수 있다는 것입니다.

데이터 보안

각기 다른 팀과 사업부, 파트너 및 공급업체 전반에서 민감한 데이터를 이동하는 것은 까다로운 일입니다. 데이터 개인 정보 보호법과 규정 준수 관련 고려 사항은 공유할 수 있는 내용을 제한함으로써 금융 서비스 기관이 어떻게 인사이트를 이끌어내며 협업하고 위험을 관리하는지에 영향을 미칩니다.

고객 데이터 액세스와 쿼리라는 측면에서 데이터 보안은 금융 서비스 데이터 클라우드의 핵심적인 구성 요소입니다. Snowflake에서는 동적 데이터 마스킹 및 전송 중 데이터와 유휴 데이터에 대한 종단 간 암호화와 같은 기능을 제외하고도 데이터 클린룸 기능도 제공하고 있습니다.

데이터 클린룸이란 금융 서비스의 새로운 개념인 동시에 기술과 미디어, 광고 등 다른 산업군에서도 널리 쓰이고 있습니다. 이는 기관에서 내부적으로는 기업과 팀 전체에서, 외부적으로는 제삼자로부터 고객 데이터를 종합할 할 수 있도록 하는 역량입니다. 데이터 클린룸은 데이터 공유와 이중 맹검 조인 및 제한 쿼리를 가능하게 만들어 여러 다른 조직에서 숨겨진 데이터를 노출하지 않으면서도 고객 데이터를 공유하고 맞춰볼 수 있게 합니다.

이는 이러한 기관에서 고객의 인사이트에 영향력을 부여하기 위해 안전한 방식으로 독점 데이터 및 제삼자 데이터를 동원하고 활용할 수 있다는 것을 의미합니다. 한 대규모 미디어 회사의 광고 부서에서 Snowflake의 데이터 클린룸을 활용해 어떻게 브랜드 포트폴리오 전반에 걸쳐 확장 가능한 타겟팅 및 고객 분석을 구축할 수 있었는지 알아보십시오.

금융 서비스 기관이 할 수 있는 일:

  • 내부적으로 다양한 사업부와 함께 협력하거나 다른 은행, 결제 프로세서, 데이터 공급업체 등의 금융 서비스 파트너 혹은 소매, 기술 또는 광고와 같은 다른 산업군의 조직과 협력할 수 있습니다.
  • 기관 외부에서 고객 데이터 공유 및 일치시키기
  • 예측적인 고객 분석이 가능하도록 쿼리 요청을 검증하고 머신 러닝(ML)을 통합하기
  • 파트너십 전략 및 마케팅 이니셔티브, 교차 판매 및 상향 판매 기회 구축, 다음에 해야 할 최선의 행동에 대한 인사이트 얻기

금융 서비스 기관에서 데이터 협업과 데이터 강화 및 데이터 보안 문제를 일단 해결할 수만 있다면 고객을 360도로 이해하는 워크로드에 필요한 프로세스와 단계를 구축할 수 있습니다.

Snowflake는 여러 기관에서 대개 다음의 6가지 단계에 중점을 둔다는 것을 알게 되었습니다.

  1. 매핑, 매칭 및 모델링: 고객과 관련 모든 데이터를 확인하고 이해합니다. 이를 위해서는 기관에서 데이터 분류, 핵심 데이터 주제 영역 및 논리적 데이터 모델을 정의하는 작업이 필수적입니다.Forex 거래 플랫폼 - 2022년 XNUMX월에는 어느 것이 가장 좋습니까?
  2. 종합: 고객의 데이터를 한 가지 소스의 데이터 계보를 통해 단일한 고객 프로파일로 통합합니다. 이러한 통합 작업은 계정과 거래 및 참조 데이터와 같은 모든 유형의 데이터를 중앙 집중식 마스터 데이터 저장소에 포괄하는 작업도 포함됩니다.
  3. 융합: 비즈니스 프로세스에서 소비하거나 해당 프로세스에서 제공하는 데이터의 정의 및 규칙을 관리하는 Forex 거래 플랫폼 - 2022년 XNUMX월에는 어느 것이 가장 좋습니까? 도메인 소유자를 정합니다.
  4. 데이터 인사이트: 프로세스를 자동화하고 최적화할 수 있는 인사이트를 도출해 냅니다. 이러한 인사이트에는 AI와 머신 러닝에 대한 활용이 포함될 수 있습니다.
  5. 데이터 공유 및 강화: 제삼자 데이터 공급업체와 파트너로 및 기관 전역의 기타 데이터 도메인에서 풍부한 고객 데이터를 얻으세요.
  6. 실천: 협업이 권장되는 데이터 기반의 문화를 조성해 조직의 사일로를 깨트리세요.

Snowflake는 Financial Services Data Cloud를 통해 기업 수준에서 이러한 단계를 간소화할 수 있도록 금융 서비스 기관과 협력합니다. 기업은 데이터 엔지니어링, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 데이터 사이언스, 데이터 애플리케이션 및 데이터 공유를 비롯한 Snowflake의 핵심적인 각 워크로드를 통해 고객을 360도로 이해하며 고객의 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

Western Union에서 Snowflake는 비즈니스 리더를 도와 고객에 대한 보다 종합적인 관점을 취할 수 있도록 30곳이 넘는 데이터 스토어를 통합하고 리소스 경합을 없앴습니다.

Western Union은 전 세계에 55만 곳 이상의 대리점을 두고 1억 5천만 명 이상의 사용자와 기업이 송금을 받을 수 있도록 돕습니다. Western Union은 소비자들이 온라인으로 이동하는 추세에 따라 디지털 송금 서비스를 확대했고, 결국 가장 빠르게 성장하는 사업부로 자리매김했습니다. 이는 고객 데이터와 거래 데이터가 대량으로 여러 온프레미스 데이터 웨어하우스를 포함하는 레거시 데이터 아키텍처로 공급되는 결과로 이어졌습니다.

당사가 Western Union의 데이터 엔지니어링 지원 운영부 리더인 Deepak Murthy 씨와 나눈 대화에 따르면 “각기 다른 수집 프로세스로 인해 대량의 데이터가 최대 5번 복사되었으며, 이로 인해 데이터에 차이가 생겨 불일치하는 데이터 세트에 대한 질문을 받게 되었습니다.” 이에 따른 결과로 사용자 프로비저닝과 연중무휴 가동 시간 보장, 유지 관리 작업 수행, 고객을 360도로 이해하는 인사이트를 개발하는 데 상당한 어려움을 겪게 되었습니다.

Snowflake는 Western Union과 협력하여 즉시 확장되는 다중 클러스터 공유 데이터 아키텍처로 기술 스택을 업데이트하여 리소스 경합 없이 Western Union의 데이터, 사용자 및 워크로드를 처리할 수 있도록 만들었습니다. 이로 인해 데이터 웨어하우스 비용을 50% 이상 절감할 수 있었습니다. 비즈니스 리더들은 Snowflake가 진행한 타사 응용 프로그램 및 워크플로 도구와의 통합 작업 덕분에 영업 및 마케팅 이니셔티브에 직접적인 영향을 미치는 거래량, 고객 인사이트 및 기타 분석에 대한 실시간에 가까운 보고 체계를 구축할 수 있었습니다.

가장 중요한 단계

지금까지 우리는 금융 서비스 기관이 고객을 360도로 이해하는 기업 관점을 구축하는 데 고려해야 할 6가지의 일반적인 단계를 살펴보았습니다. 그렇지만 한 가지 가장 중요한 단계가 빠졌습니다. 바로 장기적 관점을 갖는 것입니다.

오늘날의 기관들은 조직적 한계와 비용적인 제약에 직면하고 있어 고객 데이터에 대해 대단치 않으며 다소 제한적이기까지 한 접근 범위를 가지고 있습니다. 결국 고객 데이터를 종합하고 통합하며 중앙 집중화하는 것은 단순한 판돈에 불과합니다. 장기적으로 비즈니스에 필요한 사항을 평가하거나 미래 데이터 요건을 포착할 수 있는 능력이 없는 금융 서비스 기관은 미래에 다가올 데이터에 대한 기회를 놓칠 수 있습니다.

Western Union은 Snowflake와 파트너 관계를 맺었을 당시 디지털 송금 서비스를 크게 확장하고 이에 투자했습니다. 모바일 앱과 온라인 포털은 기존의 오프라인 비즈니스 채널에 비해 고객과 거래 데이터의 양의 상당한 증가를 이끌었습니다. 해당 회사는 Snowflake Data Cloud를 통해 고객 데이터를 보다 빠르게 처리하고 동원하며 이를 실행 가능한 인사이트로 탈바꿈시킬 수 있었습니다.

데이터는 금융 서비스 산업의 진정한 버팀목입니다. 그러나 대부분의 경우 장기적 관점의 비즈니스 전략과 비전이란 기관이 보유한 데이터를 궁극적으로 진정한 차별화 요소로 탈바꿈하는 것이며, 이러한 경우에는 데이터를 고도로 개인화된 고객 경험으로 바꾸는 것입니다.


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