[세계비즈=이주희 기자] 카드사들이 인공지능(AI)을 기반으로 한 사업에 힘을 싣고 있다. 인간의 지적 능력을 컴퓨터로 구현하는 AI는 보다 빠르고 정확하게 고객의 의도를 파악하고 이에 맞는 상품과 서비스를 맞춤형으로 제공할 수 있어 업무 효율성을 높이고 데이터 플랫폼 사업을 확장할 수 있다. 이에 향후 카드사들의 AI활용도는 더욱 가속화될 전망이다.
10일 우리카드는 AI와 머신러닝 기반의 초개인화 마케팅 통합 플랫폼 체계를 완성했다고 밝혔다.
우리카드는 다양한 채널에서 발생하는 고객 행동 데이터를 실시간으로 수집하고 분석해 고객 상황별 맞춤 캠페인을 진행할 수 있으며, 이벤트가 진행되는 중간에도 신속한 피드백과 모니터링으로 정교한 개선이 가능하다고 설명했다.
우리카드는 이번 마케팅 통합 플랫폼 도입을 통해 기존 고객의 로열티 제고와 마케팅 효율화를 기대하고 있다.
향후 카드금융과 자동차할부금융 등 다른 서비스 이용 활성화에도 기여하고, 고객별 니즈와 상황에 가장 적합한 혜택을 추천하는 고객 맞춤형 마케팅으로 만족도를 높인다는 계획이다.
우리카드 관계자는 “초개인화 마케팅 통합플랫폼은 갈수록 세분화되고 있는 고객 니즈를 만족시키기 위한 것”이라며 “운영할 수 있는 마케팅 프로그램 규모도 약 10배 이상 확대되고, 마케팅 대상 선정부터 결과 도출까지 소요되던 시간을 최대 2분 수준까지 축소할 수 있다”고 말했다.
신한카드는 지난해 8월 미국의 AI 전문기업인 피스컬노트와 손잡고 해외 데이터 사업 추진에 나섰다.
피스컬노트는 빅데이터와 AI 기술을 활용해 각국의 법안과 규제정보 등을 분석한 후 서비스로 제공하는 기업이다. 에이셀테크놀로지스 인수를 통해 신용카드 거래 정보, 탄소 배출량 정보 등 대체 데이터 분야 사업도 확장 중이다.
신한카드는 국내 시장 진출 등을 목적으로 한국 시장에 대한 정보가 필요한 해외 기관·기업에게 국내 법규를 비롯한 환경·사회·지배구조(ESG) 정책부터 소비트렌드 등 민간 소비와 관련된 정보 등 원스톱 통합 정보 서비스를 추진한다는 계획이다.
이와 함께 신한카드가 추진하고 있는 카드 소비 내역을 통한 개별 소비자의 탄소 배출량을 산출할 수 있는 ‘신한 그린인덱스’를 기반으로 한 피스컬노트의 ESG 관련 데이터 및 전문가 노하우와의 협업을 통해 국내외 주요 정부기관·기업을 대상으로 ESG 컨설팅을 추진할 예정이다.
삼성카드는 지난 2021년 AI와 머신러닝 기반으로 알고리즘을 활용해 마케팅을 지원하는 플랫폼 '링크(LINK) 파트너'를 선보였다.
제휴사가 마케팅을 요청하면 삼성카드가 빅데이터를 통해 해당 제휴사를 이용할 가능성이 높은 회원을 타겟팅해 마케팅을 대신해줬던 것을 제휴사가 플랫폼에 접속해 이용자 타겟팅, 마케팅 실적 모니터링, 고객 대상 문자 발송, 이용자 리서치 등 전체 과정을 진행하게 된다.
최근에는 링크 파트너를 통해 캐나다관광청과 데이터 및 마케팅 파트너십을 체결해 캐나다 방문 가능성이 높은 가망 고객을 발굴하는 등 빅데이터 마케팅을 진행할 예정이다.
현대카드는 AI를 활용한 소비 컨설팅과 콘텐츠 확장에 집중하고 있다. 2020년 이스라엘의 AI 기반 분석 엔진 업체인 퍼스네틱트와 협업해 맞춤형 소비 컨설팅 서비스인 '현대카드 소비케어'를 선보였고 이용자 수도 350만명을 넘어섰다.
소비케어는 특정 분야에서의 반복적인 결제 패턴을 짚어내는 ‘OO Lover’, 특정 기간의 소비 내역을 분석하는 ‘O월의 지출은 어땠을까요’, 이중결제 등 주의가 필요한 내역을 알려주는 ‘혹시 중복결제는 아닌가요’ 등 다양한 소비 분석 콘텐츠를 제공한다.
현대카드는 향후 고객이 인지하지 못해 활용하지 못했던 서비스를 적시에 추천해주는 콘텐츠도 추가하고, 마이데이터를 기반으로 은행 거래 데이터 등 다른 금융 데이터를 결합해 고도화된 금융 인사이트를 제공해 나간다는 계획이다.
서정호 한국금융연구원 연구위원은 “금융업에서 AI 활용이 빠르게 확산되는 것은 개인 신상정보, 소득정보, 금융거래 정보 등 금융 의사결정에 직접 영향을 미치는 개인신용정보를 다수 포함하기 때문”이라며 “AI의 학습능력이 향상될수록 예측 분석의 정밀도가 높아지고, 업무수행 능력도 증대돼 AI의 전략적 활용은 금융회사의 핵심 경쟁력으로 작용할 것”이라고 예상했다.
이어 “다만, 개인정보 유출 등에 대한 위험을 감수해야 하기 때문에 데이터 부족에 대한 제약과 전문인력 부족, AI 도입을 위한 장단기 전략 부족 등은 개선돼야 한다”고 지적했다.
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