[김영기 금융보안원장] 데이터 경제 시대, 리더의 역할

정부가 한국판 뉴딜 종합계획을 발표하였다. 그 중에는 D.N.A.(데이터, 네트워크, 인공지능) 생태계 강화, 비대면 산업 육성 등을 추진하는 디지털 뉴딜 계획이 포함되어 있다.

다보스 세계경제포럼도 올해 경제의 키워드로 인공지능과 빅데이터를 선정한바 있다. 유엔 또한 데이터를 생산하고 분배·유통하며 소비하는 데이터 경제(Data Economy)가 기계 학습, 인공지능 그리고 자동화의 급속한 발전을 이끌며 앞으로 인류의 미래를 만들어가게 될 것으로 전망하였다. 결국 데이터는 미래 경제의 필수 자원임은 분명하다.

그런데 전통 경제이론에서는 토지, 자본, 노동과 같은 것들이 생산 요소로 작용하였으나, 21세기의 원유라고 하는 데이터는 기존의 생산요소와는 다른 특성을 가지고 있다.
먼저, 데이터 경제에서는 데이터의 구매자와 판매자, 소비자와 생산자의 구분이 모호하다. 전통적 경제에서 소비나 저축의 주체인 개인이 데이터 경제에서는 자연스러운 일상생활의 과정에서 데이터 생산의 주체가 되기도 한다.

가계와 기업 등은 모두 데이터의 생산자 겸 소비자가 되는 경우가 많다. 또한 자본이나 노동과는 달리 데이터는 고갈되지 않는다. 많은 사람이 데이터를 사용하더라도 그 수량이나 가치가 줄어들지 않는다. 오히려 사용할수록 그 가치가 높아질 수 있다.

한편, 개별 데이터는 가치가 거의 없는 것일 수 있지만 다른 데이터와 통합·분석되는 경우 그 가치는 크게 높아진다.

아울러 수백만 명이 아무런 경쟁도 하지 않는 상태에서(Non-rival) 동시에 사용할 수 있으며, 매우 낮은 비용으로 이를 저장시켜 이동하는 것이 가능하다.

한편 미국의 시가총액 상위 5개 기업은 나스닥에 상장된 애플, 마이크로소프트, 아마존, 구글, 페이스북 등 데이터 기업이다. 전통적 제조기업도 앞으로는 데이터 기업으로 변신하지 않으면 미래가 없다.
세계적 글로벌 기업들 모두 사활을 걸고 데이터를 확보하려고 노력하는 이유이기도 하다. 국가 경제도 마찬가지이다. 데이터가 모든 산업의 발전과 새로운 가치를 창출하는 촉매 역할을 하는 새로운 경제패권 시대가 다가와 있다.

우리나라도 늦기는 했지만 데이터의 균형적 활용을 촉진하는 데이터 3법이 8월 5일부터 시행되었다. 특히 금융권에서는 마이데이터 사업을 둘러싸고 금융회사와 비금융 기술기업 간의 진검 승부가 시작되었다.

그런데 금융사들은 빅테크 플랫폼 기업이 보유한 개인의 검색 정보도 공유해야 한다고 목소리를 높이고 있다. 당사자 협의체를 만들어 논의를 한다고는 하지만 이러한 논란이 법적인 토대 없이 해결되기에는 한계가 있어 보인다.

왜 이러한 논란이 발생했을까? 금융사들은 소비자의 마음을 알고 싶다. 기존에 보유하고 있는 정적인 데이터로서는 어려운 일이다. 소비자에게 물어봐서 알기도 어렵고 특히 속마음을 알기는 더 어렵다.
그런데 사이버 상에서 움직이는 흔적들은 소비자의 마음을 알 수 있는 데이터로 남는다. 빅테크 기술 기업들은 접근할 수 있는 정보들을 금융사들은 활용하지 못하고 있어 불공정한 경쟁을 하고 있다고 생각한다.

또한, 금융사 입장에서는 각종 상품판매 채널이 비대면으로 바뀌면서 빅테크 기업들의 차지가 될까 두렵다. 금융에서 소비자와의 접점인 채널이 장악된다는 것은 데이터 축적의 길을 잃는 것이고 이는 소비자 생각을 읽을 기회를 상실하는 것이 된다.

소비자들의 말과 행동을 관찰하고 이를 토대로 분석하고, 인사이트를 찾아내고 예측을 해야 하는 마케팅에서 소비자들을 아는 것은 결국 데이터에 그 답이 있기 때문이다.

이러한 여건 하에서 데이터 경제로의 전환을 도모해야 하는 리더는 어떻게 해야 할까?

첫째, 리더는 세상 변화와 경쟁 환경에 대하여 이해할 수 있어야 한다. 데이터가 어떻게 기업의 미래 생존을 결정짓는 요소가 되는지를 정확히 인식할 수 있는 안목이 있어야 한다.

둘째, 인식을 하더라도 데이터에서 가치가 창출되는 일련의 과정을 제대로 이해할 수 없으면 소용이 없다. 데이터를 통해 어떠한 가치를 만들 것인지 데이터 분석을 통해 추출된 인사이트를 이해하고 실행할 수 있는 능력을 가져야 한다. 그러기 위해서는 최소한 기본적인 데이터 애널리틱스에 대한 이해력을 길러야 한다.

셋째, 조직 내 현업 의사결정자들에게도 교육을 시켜야 한다. 일련의 과정에서 의사결정자들이 어떤 것이 필요한지를 판단하고, 분석된 인사이트를 이해하며 가치 창출을 위해 행동하도록 하여야 한다.

넷째, 데이터 분석 전문 인력을 확보하여야 한다. 내부 인력을 전문가로 양성하는 것은 물론 필요하다면 외부 전문가를 영입하여야 한다.

마지막으로, 가장 중요한 것은 데이터 기반 의사결정과 실행 담당자에게 힘을 실어줘야 한다. 그러기 위해서는 현업 담당자에게 의사결정의 책임을 묻지 말고 리더가 그 책임을 지는 자세가 필요하다.

구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배라는 말이 있다. 데이터가 미래의 원유이고 새로운 통화라고 하더라도 출발점은 지금 우리 조직의 데이터 기반이 어떻게 구성되어 있고 활용할 여건은 어떠한지를 아는 것에서 시작된다.

부서 간에 데이터 활용에 대한 사일로 현상이 있다면 이를 제거하는 것도 선결 조건이다.

그리고 전문 인력을 확보하고 나아갈 방법을 정확히 이해하는 것, 외부의 데이터 활용 여건을 이해하고 이를 통해 지향하는 가치를 창출할 수 있어야 한다. 물론 무엇보다 가장 중요한 것은 데이터로 인해 획득하는 가치의 중심에는 금융사나 기업의 이윤 추구가 아닌 소비자 후생 증가라는 지향점이 반드시 있어야 한다는 점이다.

[김영기 금융보안원장]