Personalized Financial Assistant with Credit Card Payment Data

1. Habitfactory

2. 1
소비 내역

3. 2
소비 패턴 분석

4. 3
소비 계획

5. 4
소비 코칭

6. 1. 고객의 소비 관련 이슈
► 소비 관련 정보 파악이 부족해 추가 지출을 하거나 많은 Effort를 낭비하고 있음
마이너스 인생
 카드 이용 비중 65.5% → 월말 명세서 관리 일반화
 4대 은행 마이너스통장 대출 29조원
비합리적인 소비
 최저가, 할인, 서비스 등을 위한 많은 검색
 소비관련 연계 상품∙서비스 정보 부족
공항 구매
다이렉트몰 구매
20% 저렴
여행자보험
5
다이렉트몰 구매

7. 기업
신용카드
결제알림
SMS
5점 만점
선호도 평가
개인
소비내역
자동정리
위치
정보
업종
“Meta 정보”
소비기반
상품/서비스
Matching Rule
카카오
택시
•
•
•
•
CGV
여행자
보험
쇼박스
합리적인 소비
정보 제공
“소비코칭가계부”
“정보제공”
개인화된
소비정보분석
2. 문제해결 방법 및 비즈니스 모델
► 소비 데이터를 분석해 ① 지출 현황 및 ② 고객에게 도움이 되는 정보를 제공함
6
“궁극적 목적”

8. ► 신용카드 결제 데이터와 메타데이터를 결합시켜 개인화된 소비데이터로 확장
카드사 지출일 가맹점 금액 일시불
할부 소비위치 업종 만족도
금융사
수집중인 소비 데이터
POI
수집예정인 소비 데이터
커머스
입출금
구매항목
대출금리
통신사
대출이자
통신요금
금리
기타
소비현황
소비지역
소비규모
소비행태/패턴
주 이용카드
업종별 소비 현황
할부 비중
소비 만족도
매장별 객단가
방문빈도
카드별 지출규모
코칭을 위한 1차 소비데이터
소비 행태 및 선호도 기반한
개인화된 소비데이터로 확장
7
3. 솔루션 : 데이터 수집·분석 및 상품 매칭 엔진

9. 4. 경쟁자 및 차별화 요소
► 네이버와 SK텔레콤등이 제공하지 못하는 ① 정확성과 ② 유용한 정보를 제공함
8
정보정확성 시각화

10. 신한카드
카드사
KB국민카드
삼성카드
현대카드
NH농협카드
우리카드
하나카드
롯데카드
IBK기업은행카드
씨티카드
대구카드
부산카드
광주카드
SC제일카드
경남카드
전북카드
수협카드
제주카드
BC카드
신한은행
은행
KB국민은행
하나은행/외환은행
농협은행
우리은행
IBK기업은행
부산은행/경남은행
한국SC은행
씨티은행
대구은행
전북은행/광주은행
삼성화재
보험사
현대해상
동부화재
LIG
메리츠화재
옥션/지마켓
오픈마켓
인터파크
11번가
CJ오쇼핑
홈쇼핑
GS SHOP
현대홈쇼핑
롯데홈쇼핑
NS홈쇼핑
홈&쇼핑
► 현재 19개 카드사 300개 파싱 Rule을 구축했으며, 향 후 은행·보험 ·홈쇼핑 등으로 확대 예정
9
5. 데이터 수집 파싱 및 추천 엔진 구축 현황

11. 이동익 Founder
- Planning/Modeler
 메리츠화재 신사업기획
- 신규고객 발굴(제휴, 융합 등)
- 업무효율화 위한 모빌리티 기획
 LG유플러스 IT개발/신사업기획
 성균관대학교 경영학 학사
박학수 Engineer
- Server/Web
 메리츠화재 IT
- 모바일 영업시스템 PM
- 전자청약, 모바일 오피스 등
 티맥스소프트 SI
 천안외국어대학교 산업공학 학사
한승희 Engineer
- Android
 메리츠화재 IT
- 모바일 영업시스템 개발
- 전자청약, 모바일 오피스 등
 경원대학교 회화과 학사
최민영 Engineer
- iOS/Web
 메리츠화재 IT
- 모바일 영업시스템 개발
- 전자청약, 모바일 오피스 등
 넥슨 게임 기획/개발
 한양대학교 컴퓨터통신공학 석사
금융 산업과 금융 IT를
이해하고 있는
구성원의 업무 연속성이
팀의 역량임
6. 팀 구성 및 역량
► 금융 데이터를 이해하는 금융회사 출신의 기획자 1명, 개발자 3명으로 팀 구성
10

12. - Event :9월 9일 아침 소비현황 Signal
재광씨, 신용카드 사용 금지!
이제 9월 8일인데 벌써 899,120원을 지출했네요. 이러다 파산하겠어요~~~
당신을 소비관점에서 가장 잘 알고, 이해하고, 다 알아서 챙겨주는
소비 코칭 Signal
- Event :9월 10일 Signal 코칭
동욱씨, 6월 7월 8월은 월2회 영화를 보셨는데 9월은 뜸하네요
9월 신작 앤트맨 한번 보시지 않으시겠어요?

13. 별첨 1. 소비 관련 시장규모
► 금융상품 판매를 위한 광고, 고객발굴, 체결비용과 타겟 고객 발굴이 필요한 쇼핑, 커머스 등에서
어느 정도 시장이 형성되어 있다고 볼 수 있고, 특히 인터넷은행/보험 등의 시장과 결합 가능함
대출
- 네이버 키워드 클릭 단가
26,389원
보험
- 2,000억 원 이상의
고객 발굴 비용
신용카드
- 1조원 이상의
카드 발급 수수료 비용
고객로열티
- 5천원 ~ 2만원
수준의 고객 획득비
배달앱 광고
- 2014년 기준 약 300억 원

14. 별첨2. 금융회사의 고객 및 손익관점 이슈
► 금융회사는 Target 고객을 발굴하고 상품을 판매하고 싶지만 기존 영업방식에 한계에 직면하는 중
2,500원
~
60,000원 ↑
체결율
0.1% ~ 1%
수준
커머스, 마트, 영사
고객발굴
難
발굴비용
高
체결비용
효율성
低
• 고객기반 서비스/매체/대행사로부터 DB 구매
• 고객정보 이슈로 인해 DB 구매 어려움
• 구매 DB에 대한 적법성 검증 절차 복잡함
• Target 고객이 아닌 Mass 고객 발굴
• 제3자 동의, 할인쿠폰 DB는 2,500원 수준
• 특정 Target DB는 1~2만 원 수준
• 홈쇼핑이나 영업사원을 활용한 경우 고비용
• DB나 광고 활용한 상품 판매는 1% 미만
→ 발굴비용대비체결비용은수십만원수준
• 영업사원 활용한 체결 비율도 점점 낮아짐
“매출 및 손익 악화”
손해율 ↑
유지율 ↓

15. ► 소비 코칭 서비스 기반 구축 → 고객 소비 습관화 및 소비데이터 분석 → 개인화된 자산관리 서비스
별첨3. 추진 계획
목표  서비스 기반 구축
- 9월 Closed Beta 테스트 수행
- 10월 서비스 런칭
1st Phase
지출 현황 및 소비 코칭 서비스
기반 구축
2nd Phase
소비 데이터 분석을 통한
자산관리 서비스 기반 마련
3rd Phase
Financial Assistant leading
사업자 지위 달성
 traffic: 가입자 10만 명 목표
 개인화된 지출 Data 1천만 건
 소비매장 선호도 Data 5백만 건
 신용카드 중심 지출 현황 서비스
 지출 관련 코칭 서비스
 data mining을 통한 개인화된
자산관리 서비스
 B2B를 위한 소비정보제공서비스
 지출 현황 데이터 시각화
 지출 패턴 및 프로파일 분석
주요서비스
실행 과제
~`15년3Q
~`16년2Q
~`17년 2Q
 traffic: 가입자 50만 명 목표
 지출 및 선호도 Data 1억 건
 자산관리 서비스 개발
 소비정보 서비스 개발
 결제 SMS 파싱 Rule 개발
 POI 관련 메타정보 수집
 코칭을 위한 CMS 구축
 SMS 파싱 Rule 고도화
 지출 데이터 분석 및 모델링

16. 별첨4. 소비정보 서비스
► 개인의 자산 특히 소비 관점을 집중해 보면 고객과 회사가 가진 이슈를 해결할 수 있을거 같음
의료정보, 운행정보 개인화된 소비정보
• 개인의 신용등급, 연체유무,
직업정보, 소득정보,
부동산정보 등을 사용 중
→ 신용정보 활용하여 고객의
속성을 Business에 활용 중
개인의 신용정보
• 운동정보, 병원진료정보,
운행정보, 운전습관정보 등을
사용 中
→ Business에 영향이 있는
Profile 정보를 지속 발굴 중
?
• 소비처(만족도), 소비업종,
소비금액, 카드사, 현금, 할부,
소비지역 등을 사용할 수 있다면
→고객을좀더잘알고,이해하고
매출/손익 관점에서 활용 가능?

17. ► 고객 니즈를 해결하기 위해 제공하는 3가지 서비스 ① 지출코칭 ② 연계상품 ③ 개인화된 추천은
융합 고객 관점의 “Flow가 있는 서비스” 임
가맹점
“Signal등록 ”
“카드결제 ”
스마트폰
결제 문자 알림
“Location” + “카드결제정보”
① 결제일시
② 가맹점명
③ 지출금액
④ 할부여부
① 별점평가
② 업종선택
③ 현금입력
④ 한도입력
연계상품추천
커머스
“구매”
“연계상품” “Target 광고 서비스” “Finance Assistant”
① 방문고객(기존)
② 프로파일(신규)
③ 경쟁매장(신규)
④ 위치기반(전체)
“Signal 등록 ”
결제 문자 알림
개인화된
소비정보추천
“All Connected & Always Connected”
카드로 가맹점에서 지출하면
자동으로 지출현황이 관리되고
해당 지출과 연계된
추가 지출을 추천하고
개인 지출 정보를 바탕으로
개인화된 소비정보를 추천 받음
별첨5. 서비스 Flow

18. 금융
회사
신용카드
결제알림
SMS
5점 만점
선호도 평가
개인
소비내역
자동정리
지출기반
소비정보
플랫폼
위치
정보
업종 메뉴 가격대 설립일 대표자
블로그
리뷰“Meta 정보”
취향기반
개인화
플랫폼
개인화된 맛집 추천
Signal
“세상모든것개인화”
소비 코칭 서비스
Signal
“소비생활가이드”
① 소비 자제 코치
② 소비 현황 알람
③ 지출 항목 현황
④ 월간 지출 비교
① 예상 맛집 추천
② 본인 취향 반영
③ 지출 수준 반영
④ 유사 취향 반영
신한
은행
신한
생명
•
•
•
•
현대
캐피탈
증권
“현재 사용하는 금융상품 대신 다른
상품을 사용하면 돈을 얼마나 Save
할 수 있는지 보여주면서 다른
금융상품을 추천”
► 고객의 지출 데이터를 개인화 시켜 ① 선호도 기반 개인화 플랫폼과 ② 지출코칭기반 소비추천
플랫폼을 구축하고 이를 통해 사람들의 돈과 시간을 절약 시켜주고자 함
“금융상품중개”
(IFA)
Target
광고
개인화
광고
① 결제일
② 지출금액
③ 가맹점명
④ 카드종류
상품/서비스
구매 후
카드결제
별첨6. 서비스 예시
지출
데이터