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데이터, 이제는 그 자체로 '돈' 된다

  • 2020.05.13(수) 15:06

데이터거래소 출범…다양한 신사업 기대
데이터 가격은 공급자-수요자 합의 중요

금융데이터 거래소가 출범하면서 다양한 데이터를 사고 팔 수 있는 시대가 열렸다.

금융회사는 가지고 있는 다양한 금융 데이터를 판매해 부가 수익을 올릴 수 있고, 유통‧통신 등 비금융회사들은 이 데이터를 사들여 더 정교하고 세밀한 고객 맞춤형 서비스가 가능해질 전망이다. 

◇ 새로운 재화 데이터, 어떻게 거래되나 

지난 11일 데이터 거래소가 시범 운영 형태로 출범하면서 이제 데이터는 새로운 부가가치를 창출할 수 있는 재화로 자리매김하게 됐다.

데이터 거래는 데이터 거래소를 중심으로 이뤄질 예정이다. 데이터 공급자가 데이터 거래소에 상품을 등록하거나 저장하면 필요한 수요자가 구매해 사용하는 방식이다. 

데이터 거래소는 이를 총괄하는 플랫폼으로써 ▲데이터 상품 등록 및 저장 ▲데이터 상품 분류‧검색‧추천 ▲데이터 상품 구매 결제 ▲데이터 상품 보안 전송 등의 역할을 담당한다. 금융권은 물론 통신과 유통 등 일반 상거래기업도 참여할 수 있는 만큼 금융정보를 포함한 다양한 분야의 데이터가 거래될 것으로 예상된다. 

당장 신한은행이 금융 데이터 판매에 나선다. 이를 위해 2500만 명의 거래고객과 월 3억 건 이상의 거래 정보를 활용해 지역 단위의 소득‧지출‧금융자산 정보를 개발했다. 

신한은행이 제공하는 데이터가 필요한 기업은 데이터 거래소에서 구매해 사용할 수 있다. 가령 A지역의 지출 데이터를 B기업이 구매했다면, B기업은 이를 바탕으로 A지역 상권을 분석해 이 정보가 필요한 사람에게 재차 판매할 수 있다.

그러면 금융업계는 새로운 부가가치를 창출할 수 있게 되고, 비금융업계는 이 데이터를 기반으로 고객 맞춤형 서비스 등을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

정부도 데이터 거래소에 대한 기대를 숨기지 않고 있다. 손병두 금융위원회 부위원장은 "금융회사, 핀테크, 빅테크 기업들이 데이터 유통, 결합, 사업화라는 디지털 혁신성장 모범사례를 만들어 나갈 것"이라고 말했다.

◇ 어떤 서비스 등장할까 

데이터 거래소의 핵심은 금융 데이터를 사고 파는 것뿐만 아니라 이 거래를 바탕으로 기존에 없던 새로운 서비스가 등장할 수 있다는 데 있다. 특히 금융정보는 자산과 결제 등 '돈의 흐름'이 오가는 정보가 담겨 있어 금융 서비스는 물론 비금융 기업에서 활용하면 더 큰 시너지가 예상된다. 

업권별로 살펴보면 우선 금융업계의 경우 보험사 등에서 더욱 촘촘한 상품 개발이 가능해질 전망이다. 가령 보험사가 가지고 있는 보험정보(사고정보)에 차량안전장치 데이터를 구입해 결합할 경우 맞춤형 할인상품을 개발할 수 있다. 유통회사의 경우 카드매출 정보를 구입해 세대별, 지역별 품목 구매 내역을 분석함으로써 맞춤형 유통망을 구축할 수 있다.

은행 관계자는 "데이터 거래소는 그간 쌓아둔 데이터 즉 빅데이터를 더욱 다양하고 촘촘하게 활용할 수 있게 되는 길이 열리는 셈"이라며 "정보 제공자 입장에서는 이에 따른 부가가치 창출이 가능하고, 정보 수요자는 이를 바탕으로 신사업 등을 펼칠 수 있어 다양한 부분에서 가치창출이 가능해진다"라고 설명했다.

◇ 데이터 가격은 어떻게 정할까

데이터 거래소 설립 이전까지만 해도 데이터의 가치는 이로 인해 창출할 수 있는 간접적 가치가 중요했다. 하지만 데이터가 직접 유통되고 거래되는 시대가 도래한 만큼, 이제 새로운 재화로써 접근해야 한다는 게 업계 관계자들의 설명이다.

특히 데이터는 특성상 감가상각이 적용되지 않는다. 사용할수록 가치가 하락하는 게 아니라 오히려 다른 데이터와 결합하면 더 큰 가치가 생긴다는 얘기다. 그만큼 종전 재화의 가격 산출과는 다른 방식으로 접근할 필요가 있다.

이에 금융보안원은 데이터 거래소 가이드라인에서 데이터의 가치는 평가를 위한 표준모델이 존재하지 않고, 평가 요소에 따른 변동성이 큰 만큼 다양한 형태로 가격을 매길 필요가 있다고 지적했다.

일단 데이터 가격에 영향을 끼치는 요소는 총 6가지로 ▲브랜드 강점 ▲데이터의 최신성 ▲데이터 구성 ▲데이터 크기 ▲데이터의 희소성 ▲데이터의 접근성 등이다. 이를 바탕으로 시장에서 실제 거래되는 데이터의 가격(시장 접근법), 데이터의 생산 및 대체에 필요한 비용(비용 접근법), 데이터를 활용해 발생하는 이익(수익 접근법) 등이 모두 기준이 될 수 있다는 게 금융보안원의 설명이다.

예를 들어 A기업이 고객 차량에 설치된 운전습관 기록장치를 통해 1년간 2만 명의 운전자 행동 패턴이 담긴 데이터를 판매하고, B보험사가 자동차 보험금 산정을 위해 구입할 경우 이런 기준에 따라 협의를 통해 가격을 조율할 수 있다는 얘기다.

금융보안원은 "관점별 추정 가격은 데이터 가격 결정 시 공급자와 수요자 모두 기초 자료로 유용하게 활용이 가능하다"면서 "최종 거래 가격은 계약의 형태, 활용 범위 등의 고려가 필요하며 실제 가격 산정 시에는 세금 등 기타 비용에 대한 상세 항목이 반영될 것"이라고 설명했다.

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