방대한 고객 데이터를 통합해 효율적으로 활용하기 위한 ‘고객 통합 데이터셋 구축’ 사례를 확인해보세요.
NH농협은행은 대한민국의 주요 금융기관 중 하나로, 농업인과 농촌 지역을 지원하기 위해 설립된 이후, 현재는 다양한 금융 서비스를 제공하는 종합 금융기관으로 성장하였습니다. 개인과 기업을 대상으로 대출, 예금, 외환, 카드 등 다양한 금융 서비스를 제공하며, 고객 맞춤형 금융 서비스를 위해 지속적으로 혁신을 이어가고 있습니다.고객에게 더욱 정교한 금융 서비스를 제공하기 위해, NH농협은행은 고객 데이터를 통합 분석하고 AI 기반 금융상품 추천 서비스를 고도화하고자 했습니다. 이를 위해 LG CNS와 협력하여 고객 데이터를 다각도로 분석하고 활용할 수 있는 기반을 마련하였으며, 딥러닝 등 첨단 AI 기술을 통해 대고객 서비스의 경쟁력을 더욱 강화하게 되었습니다. Pain Point
NH농협은행은 기존에 채널과 상품별로 고객 데이터가 분산되어 있어, 고객을 통합적으로 분석하는 데 한계가 있었습니다. 또한, 방대한 데이터를 보유하고 있음에도 불구하고, 이를 통합하고 체계적으로 분류하여 분석에 활용할 수 있는 기반이 부족해, AI 기술을 적극적으로 적용하는 데 어려움을 겪고 있었습니다.정확도 높은 개인화 서비스를 제공하기 위해서는, 데이터의 구조화뿐만 아니라 최신 기술을 활용한 분석 체계의 고도화가 필요한 상황이었습니다.Solution
LG CNS는 NH농협은행이 보유한 방대한 데이터를 통합 관리할 수 있는 '데이터셋'을 구축하였습니다. NH농협은행의 데이터를 손쉽게 분석하고 활용할 수 있도록, 전체 고객 데이터를 △자산정보 △소비행태 △금융상품거래현황 △이벤트반응정보 등 17개의 분류 체계로 정리하였습니다.이 데이터셋을 바탕으로 다양한 파생 데이터를 인식할 수 있도록 알고리즘을 강화하고, 고객의 최신 데이터를 자동으로 재학습하여 'AI 금융상품 추천 서비스'를 한층 더 고도화하였습니다.Change
NH농협은행은 새롭게 통합된 데이터셋을 통해 고객 금융 거래 성향을 비롯한 다양한 파생 데이터를 생성하고, 이를 다양한 용도에 맞게 활용할 수 있는 기반을 갖추게 되었습니다. 예를 들어, 고객의 신용대출 이력과 소득 수준을 분석해 마이너스 통장에 대한 선호도를 예측하고, 이에 맞는 상품을 추천하는 등 맞춤형 금융 서비스가 가능해졌습니다.또한, 기존의 예적금 중심 상품 추천을 넘어 펀드와 방카슈랑스 등 다양한 금융 상품을 고객에게 추천할 수 있도록 서비스가 한층 더 고도화되었습니다.
※ 기업명 검색 시, 근무기업의 사업자등록증에 기재된 한글 기업명이 가장 정확하게 검색됩니다. (예시: LG CNS -> 엘지씨엔에스)