스마트폰을 포함한 다양한 디지털 기기에서 매일 생산되는 데이터는 2제타바이트(ZB) 규모다. 미국 전체 학술도서관에 소장된 도서 정보량의 100만배에 이르는 용량이다. 매일 생성되는 데이터를 산업별로 분류하면 선진국은 50% 이상이 금융사로부터 발생한다.

다양한 고객 행동 분석 정보 등 빅데이터 자체가 기업 자산이 되거나 새로운 성장 엔진이 되는 시대다. 금융사의 빅데이터 관심과 투자가 올해 본격화된다.

해외 사례를 보면 씨티그룹은 IBM 인공지능(AI) '왓슨'을 대출 심사와 고객 센터 업무 분야에 적용하고 있다. JP모건 체이스는 소비자 트렌드 분석, 부동산 프라이빗뱅킹(PB) 업무에 활용한다. 뱅크오브아메리카(BOA)는 대출 관리 고도화에 적용, 눈에 띄는 성과를 내고 있다. BOA에 따르면 가입자 유지 비용은 빅데이터 분석 시스템 도입 이전에 비해 25% 절감됐다. 고객당 수익성도 12%에서 18%로 늘었다. 

최근 은행에서 추진하고 있는 빅데이터 규모는 페타바이트(PB) 수준이다. 기가바이트(GB)의 100만배다. 기존의 정보기술(IT)로 처리하기는 어렵다. 분산 처리 기술, 오픈소스 소프트웨어(SW), AI, 클라우드 등 빅데이터를 처리하는 새로운 기술이 절대 필요하다. 동시에 새로운 IT는 효과 높게 적용돼야 한다. 이를 통해 다양한 유형의 대규모 정형·비정형 원천 정보를 짧은 시간 안에 수집하고 적재해야 한다. 적재한 데이터를 비즈니스 목적에 맞게 다양하게 분석해서 새로운 고객을 창출한다. 이를 기업 내외부 고객과 공유해 생산성을 높인다.

로이드 블랭크파인 골드만삭스 회장은 2015년 “골드만삭스는 IT 회사”라고 선언했다. 이후 IT 인재를 대거 영입하고(기사계속보기)