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금융 마이데이터의 전략적 활용에 관한 사례 연구

A study on strategic use of MyData: Focused in Financial Services

  • 이주희 (전북은행 디지털전략부)
  • Lee, Ju-Hee (Digital Strategy Department, Jeonbuk Bank)
  • 투고 : 2022.01.05
  • 심사 : 2022.03.20
  • 발행 : 2022.03.28

초록

모바일 기기의 확산과 ICT 기술로 핀테크 혁신이 더욱 가속화 될 것으로 전망되는 가운데, 최근 금융의 화두는 '디지털 전환'이며, 여기에는 빅데이터의 활용이 주요 요소라 할 수 있다. 특히 오픈 뱅킹이라는 인프라가 마이데이터와 마이페이먼트 산업과 연계되어 금융정보의 이종결합, 자산 조회 및 이체 기능이 결합되는 오픈 파이낸스 시대가 도래고 있다. 마이데이터는 데이터 활용을 통한 가치 창출에 주목하여 나타난 개념으로, 데이터의 주체가 능동적인 자기결정권을 갖는데 의의가 있는데 현재 국내에서도 마이데이터가 시행 되며 전략적 활용방안을 모색되고 있다. 이에 본 연구는 마이데이터 관련 비즈니스 사례를 분석하여 향후 금융의 디지털 전환을 위한 전략적 활용방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 해외 주요국가에서 마이데이터 개념을 적용한 PSD2 및 오픈뱅킹 정책을 적극 추진하고 있는 가운데 성공적인 비즈니스 모델(Mint, Information Bank, Strands)의 분석을 통해 데이터 기반 비즈니스의 타당성을 확인하고 공통점을 모색하기 위한 사례 연구를 수행하였다. 거래의 효율성과 다양성을 향상시키는 사업 모델을 제공한다는 관점에서 마이데이터는 기존의 사업 모델을 개선할 수 있는 잠재력이 있음을 확인할 수 있었다. 마이데이터는 본인 중심의 모든 데이터로부터 개별적인 데이터 생태계를 쉽게 구현하고 관리할 수 있어야 하는데 개인이 스스로 이를 관리, 통제, 활용하는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서 마이데이터 오퍼레이터 또는 마이데이터 서비스 제공자 역할을 할 수 있는 비즈니스 모델이 적극적으로 모색될 필요가 있겠다.

The purpose of this study is to investigate the innovation of business model and the effectiveness of the data-driven model. the main concepts and policies related to the data economy are reviewed, and implications are drawn through the analysis of data-based convergence service creation cases. This study identified the existing data-driven business model of the creation of MyData service industry in the financial industry and concept of the data economy. According to the empirical analysis result, this study confirmed that t considering the mobile environment and consumer acceptance of data portability, the ripple effect of the implementation of My Data on the financial industry is expected to be significant.

키워드

참고문헌

  1. Coupland, Rob, "Digital Realty", Data Economy Report, 2018.
  2. FINANCIAL SERVICES COMMISSION.(2018.7.18.). A Study on Introduction Plan of MyData industry in the financial sector. FINANCIAL SERVICES COMMISSION press release.
  3. Gartner.(2016.6). "How to choose a data broker". Gartner white paper, Stamford, CT. Chicago : Gartner Research. Retrieved from http://www.gartner.com/smarterwithgartner/how-to-choose-a-data-broker.
  4. Han, J. and Park, C.M. (2017). Case study on adoption of new technology for innovation: perspective of institutional and corporate entrepreneurship. Asia Pacific Journal of Innovation and Entrepreneurship, 11(2), 144-158. https://doi.org/10.1108/apjie-08-2017-031
  5. Internet Live Stats.(2021.10.24). Internet Live Stats. https://www.internetlivestats.com/one-second/.
  6. Intuit(2019). Intuit investor day presentation. https://investors.intuit.com/events-and-presentations/event-details/2019/Intuits-Investor-Day-2019/default.aspx
  7. Korea Data Agency.(2020). 2019 Data Market Status Research, Korea Data Agency, 127004.
  8. Korea Data Agency. (2021). International discussion on data sharing and ecosystems, Data Industry Trend Issue Brief, 2019(9).
  9. Korea Information Security Agency.(2018). Policy Trends Related to Japanese Information Bank, Korea Information Security Agency, 2018(4).
  10. Korea Information Security Agency.(2020). Case study of Japanese information bank business and other implementation examples , Overseas Personal Information Protection Trend Report, 2020-11-4.
  11. Korea Information Society Development Institute.(2020). Japan's Information Bank Certification System and Data Distribution Service Model. 「KISDI AI TREND WATCH」, 2020-6.
  12. National Assembly Futures Institute.(2020). 2020 Banking Issues and Policy Proposals, GFIN Report.
  13. Newman, David.(2011). How to Plan, Participate and Prosper in the Data Economy, Gartner Research.
  14. OECD Report.(2019). Enhancing Access to and Sharing of Data, OECD Report, https://www.oecd-ilibrary.org/content/publication/276aaca8-en.
  15. Rissanen, T..(2016). Public online services at the age of mydata: a new approach to personal data management in Finland. Gesellschaft fur Informatik e.V.., 81-92.
  16. S. H. Ok, K. T. Hwang.(2017). A Study on the Development of the Korean Internet Banks. Journal of Digital Convergence, 15(12), 111-126. https://doi.org/10.14400/JDC.2017.15.12.111
  17. Samjong KPMG.(2020). Samjong Insight: The Rise of the Data Economy, MyData: Focusing on Financial Industry, 「Samjong Insight」, 68.
  18. Shinkon KIM, Lee, Sukjun, Kim Jeong Gon.(2016). A Study on the Development of Phased Big Data Distribution Model Based on Big Data Distribution Ecology. Journal of Digital Convergence, 14(5), 95-106. https://doi.org/10.14400/JDC.2016.14.5.95
  19. Spiekermann, M..(2019). Data Marketplaces: Trends and Monetisation of Data Goods. Intereconomics 54, 208-216. DOI : 10.1007/s10272-019-0826-z.
  20. Stolterman, Erik, and Anna Croon Fors.(2004). Information Technology and the Good Life. IFIP International Federation for Information Processing, 687-692. DOI : 10.1007/1-4020-8095-6_45
  21. Strands(2017). 7 key benefits for banks. Strands. https://blog.strands.com/interview-on-the-account-aggregation.
  22. SungHyun Na.(Dec. 2018). A Study on the Internet Policy Framework in the era of 4th Industrial Revolution. KOREA INFORMATION SOCIETY DEVELOPMENT INSTITUTE. Policy Research, 2018(44), 1-314.
  23. World Bank.(2021). World Development Report 2021: Data for Better Lives, World Bank Group, Washington, https://www.worldbank.org/en/publication/wdr2021.
  24. World Economic Forum.(2021.8). Towards a Data Economy: An enabling framework, WHITE PAPER.
  25. Yin, R. K.(2009). Case study research: Design and methods (4th Ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.