고객생애가치(CLV)는 기업이 미래의 고객과의 전체 관계에서 얻을 모든 가치를 예측하는 것입니다. 이 예측의 중요성은 매우 빠르게 증가하는 추세인데, 고객 관리 및 관계 유지와 수익 향상, 비즈니스 성장에 도움이 되기 때문입니다.

수익성 있는 고객을 확보하고 유지하는 것은 은행에게 있어 점점 더 까다로워지는 일종의 도전입니다. 경쟁이 치열해짐에 따라 은행들은 이제 효율적으로 자원을 집중하기 위해 각 고객에 대한 360도 시야가 필요해졌습니다. 바로 여기에서 데이터 과학이 활용될 수 있죠. 고객 확보와 유인책, 다양한 금융 상품 및 서비스, 그것들의 양이나 수익성, 그리고 고객 특성과 관련된 지리적, 인구통계학적 정보나, 시장 데이터와 같은 많은 양의 데이터가 고려되어야만 합니다.

리스크 모델링은 금융 활동을 규제하는 데 도움이 되고 금융상품의 가격을 결정할 때에도 아주 중요한 역할을 하기 때문에 투자 은행에게 높은 우선 순위에 있는 기능 중 하나입니다. 투자은행은 기업의 자금조달, 인수합병 촉진, 기업 구조조정 또는 재편, 투자 목적을 위해서 기업의 가치를 평가합니다.

이 과정에 있어서 리스크 모델링은 매우 실질적인 도움이 되며 더 많은 데이터를 가지고 데이터 과학의 툴을 활용할수록 더 잘 평가됩니다. 금융업계의 혁신가들은 비데이터의 힘을 통해서 효과적인 리스크 모델링과 더 나은 데이터 중심의 의사결정을 위해 다양한 신기술을 활용하고 있습니다.

가상화폐가 생기면서 카드나 현금을 들고다니지 않게 되고 핸드폰 하나만 들고다니면 결제가 가능하여 간편해졌다

오늘날 디지털 뱅킹은 점점 더 많은 인기를 누리며 널리 사용되고 있다. 이 과정에서 수 테라바이트의 고객 데이터가 생성되기 때문에 데이터 과학자 팀의 할 일은 이 중에서 유의미하고 진정으로 관련된 데이터들을 분리해내는 것입니다.

은행에서 분석의 중요성은 너무나 분명합니다. 금융 업계의 데이터 과학 활용 사례는 모두 분석과 밀접한 관련을 가지기 때문에 머신러닝 알고리즘과 데이터 과학 기술을 도입하는 것은 은행의 분석 전략 개선에 크게 기여할 수 있습니다. 정보의 접근성이나 다양성이 빠르게 증가함에 따라 데이터 과학을 활용한 분석은 더욱 정교해지고 정확해지는 추세입니다.

이용가능한 정보들의 잠재적인 가치는 놀라울 정도입니다. 데이터 분석 프로세스의 비용이나 절차는 축소되어 온 반면에 단순한 노이즈가 아닌 진짜 의미있는 신호로 작용하는 유의미한 데이터의 양은 지난 몇년 간 기하급수적으로 증가했습니다.

산재하는 많은 양의 데이터 중에서 진정으로 연관성 있는 데이터를 정확히 구별해 내는 것은 효과적인 문제 해결과 현명한 의사 결정에 도움을 줍니다. 실시간 분석은 사업의 발목을 잡는 문제를 이해하게 해주고, 예측 분석은 이를 해결하기 위한 올바른 기법을 선택하도록 돕습니다. 분석 기능을 잘 활용하면 잠재적인 문제를 사전에 방지함으로써 훨씬 더 나은 사업 결과를 얻을 수 있습니다.

고객 세분화

고객 세분화는 고객의 행동 또는 특정 특성(예: 지역, 연령, 소득 등)에 기초하여 고객 그룹을 선별하는 것을 의미한다. 데이터 과학자들의 클러스터링, 의사결정 트리, 로지스틱 회귀 등과 같은 다양한 기법을 활용하여 모든 고객 집단의 생애가치를 학습한 뒤에 부가가치가 높은 그룹과 낮은 그룹을 선별해내는 기술을 개발합니다.

이러한 고객 세분화는 마케팅 자원을 효과적으로 할당하는데 도움을 줄 뿐만 아니라 판매 기회를 늘리고 각 고객 그룹에 대한 맞춤 접근법을 활용하도록 해줍니다. 고객 세분화는 고객 서비스를 개선하고 고객의 충성도를 유지하는 데 도움이 될 수 있도록 설계되었으며, 이는 금융 업계에 꼭 필요한 기능이라 할 수 있습니다.

시각 장애인을 위한 3D 프린팅을 통해 모나리자의 얼굴을 손으로 만지면서 감상을 할 수도 있게 된다. IT 기술이 발전하면 할수록 미술관 풍경도 달라지게 될 것이다. 

3차원의 입체 형상을 구현하기 위해 CAD로 제작된 디자인 설계 도면을 바탕으로 소재를 얇은 두께로 적층하여 3차원의 입체 형상을 만들어내는 제작 방법을 나타냄. 기존의 2D 인쇄 프린터는 종이 위에 잉크를 분사하여 인쇄한다면 3D프린터는 입체 형상을 구현. 적층가공 또는 쾌속조형기라고도 불린다

은행들은 대량의 데이터를 수집, 분석, 저장해야 합니다. 그러나 이를 단순한 회계감사의 일으로 보기 보다는, 머신러닝과 데이터 과학 툴을 이용해 새로운 수익의 기회를 창출하고 고객에 대해 더 많이 파악할 수 있는 가능성으로 바꿀 수 있습니다.

공상과학 영화나 애니메이션에서나 보았던 것들이 현실이 되고 있다.