금융 서비스 및 보험업 분야 기업들에게 데이터는 생존과 직결된 문제이며, 특히 이 데이터를 얼마나 잘 활용하여 사람들과 기업들의 다음 행동을 예측하느냐가 핵심입니다. 이러한 예측 능력은 점차 AI에 의해 주도되고 있습니다. 이에 런던의 금융 중심지에 기반을 둔 스타트업 Finbourne이 금융 기업들이 보유한 방대한 데이터를 AI 및 기타 모델에 체계적으로 정리하고 활용할 수 있도록 돕는 플랫폼을 구축했습니다. 이 회사는 5,500만 파운드(7,000만 달러)의 투자를 발표했으며, 확보된 자금은 사커스 마일(Square Mile) 외 지역으로 사업 영역을 확장하는 데 사용될 예정입니다.
한편, AXA Venture Partners(AVP로도 알려져 있으며 해당 보험 대기업의 지원을 받는)는 Finbourne의 시리즈 B 라운드 공동 주도 투자자로 참여했으며, 이를 통해 회사의 포스트머니 기업 가치는 2억 8,000만 파운드(3억 5,600만 달러)를 약간 상회하는 것으로 평가되었습니다.
Finbourne의 공동 창업자인 토마스 맥휴(Thomas McHugh) CEO는 TechCrunch과의 인터뷰에서 이 스타트업 아이디어를 구상하게 된 계기는 도시에서 오랜 기간 근무했던 경험에서 비롯되었다고 말했습니다. 특히 그가 근무했던 곳 중 상당수는 로열 뱅크 오브 스코틀랜드(Royal Bank of Scotland)였습니다. 그중 한 해가 2008년이었는데, 당시 세계 최대 규모의 은행이었던 RBS가 서브프라임 대출 전염(subprime lending contagion)에 과도하게 노출되어 급격한 붕괴 위기에 놓였던 시기였습니다.
이 과정에서 은행 내부적으로 대규모 조직 개편이 일어났습니다.
과거 은행은 여러 사업별 사일로(business silos) 구조로 나뉘어 있었고, 이는 인력 운영 방식은 물론 사내 데이터가 처리되는 방식에도 영향을 미쳤습니다. 이러한 구조를 유지하는 데는 막대한 비용이 들었기에, 해당 비용은 시급히 삭감해야 할 과제였습니다. 맥휴는 "매우 짧은 기간 안에 사업 운영 비용에서 수억 파운드의 지출을 제거해야만 했습니다"라고 회고했습니다.
이에 은행은 초기 단계이지만 빠르게 성장하던 클라우드 서비스 시장에서 영감을 얻기로 했습니다. 2006년에 설립된 AWS는 당시 운영된 지 2년밖에 되지 않았지만, 데이터 팀은 이것이 은행의 데이터 저장 및 활용 방식에 있어 매우 설득력 있고 비교 가능한 모델을 제시한다고 판단했습니다. 그리하여 이 회사 역시 문제 해결에 통합적이고 연합적인(consolidated and federated) 접근 방식을 채택했습니다.
맥휴는 "우리는 모든 자산군에 걸쳐 작동하는 엄청난 규모의 기술을 구축하는 데 성공했습니다. 이전에는 이런 것이 실제로 불가능하다고 여겨졌습니다. 하지만 저희에게는 반드시 변화해야 할 결정적인 이유가 있었고, 이를 통해 훨씬 개선되고 확장성 높은 기술을 구축할 수 있다는 확신을 얻었습니다"라고 말했습니다. 이에 따르면, 주식, 채권, 신용 등 기존에 개별 시스템으로 운영되던 모든 영역이 하나의 플랫폼으로 통합되었습니다.
2008년 영국 금융 위기는 마치 롤러코스터와 같았으며, 이 경험을 통해 살아남은 사람이라면 종류를 불문하고 어떤 난관에도 극복할 수 있다는 신념을 갖게 할 정도였습니다. 결과적으로 이러한 경험은 맥휴가 금융업계에서 가장 위험을 감수해야 하는 도전, 즉 스타트업 창업에 뛰어들게 된 배경이 되었습니다.
Finbourne의 기원이 맥휴와 그의 팀이 은행에서 더욱 효율적인 데이터 서비스 구축이라는 과제에 봉착하면서부터 시작된 것은 사실이지만, 회사는 금융 서비스 기업들이 오늘날 IT를 도입하고 운영하는 방식 자체를 반영하고 형성하며 아이디어를 확장해왔습니다. 광범위한 영업 운영을 하는 기업들이 자체 소프트웨어를 개발하기보다는 Salesforce나 경쟁 플랫폼을 이용하는 것처럼, Finbourne는 금융 회사들도 운영 도구에 있어 자체 개발보다는 외부 기업과의 협력을 통해 얻는 방식이 점차 보편화될 것이라는 믿음을 가지고 있습니다.
이는 금융 서비스 업계 전반에 걸쳐 은행들이 AI와 상호작용하는 방식의 변화와도 긴밀하게 맞닿아 있습니다.
현재 Finbourne의 제품군에는 LUSID 운영 데이터 스토어, 기록 보관용 투자 및 회계 장부(자산 관리 분석 등에 활용), 포지션, 현금, 손익(P&L), 노출을 추적하는 포트폴리오 관리 플랫폼, 그리고 데이터 가상화 도구 등이 포함되어 있습니다. 맥휴는 또한 Finbourne이 기업들이 모델 훈련을 위해 데이터를 관리하는 방식 지원에도 관여하고 있으며, 이 분야는 향후 더욱 중요하게 다뤄질 가능성이 높다고 덧붙였습니다.
여기서 주목할 만한 시사점은 시장에 명확한 선두 주자가 부재하며, 은행들이 데이터 공유를 꺼리기 때문에 이를 방지하는 방식으로 훈련이 이루어지고 있다는 점입니다. 이러한 과정은 고객이 결과에 대한 통제력을 높이고 인공지능 모델의 "환각 현상(hallucinations)"이 발생하는 것을 방지하는 데도 기여합니다. 오픈 소스는 최종 사용자에게 더욱 유연한 옵션을 제공하며 중요한 역할을 수행하고 있습니다.
그는 "저희가 목격한 바에 따르면, 고객들은 저희가 만들거나 사용하는 모델이 다른 사람의 데이터를 기반으로 훈련되는 것을 원하지 않습니다"라고 전하며, "이것은 매우 분명한 현상입니다. 저희가 이렇게 하는 이유는 타인의 데이터를 사용하지 않게 함으로써, 데이터 주권을 확보하는 데 도움을 주기 위해서입니다."
Fintech 분야에는 여러 경쟁자가 존재합니다. 예를 들어, 자산관리 부문에서는 대형 투자은행(Investment Bank), 자산운용사(Asset Management Firm), 데이터 기반의 개인화 서비스를 제공하는 FinTech 스타트업 등이 있습니다.
이러한 시장 환경 속에서, 금융기관들은 기존의 전통적인 자산 관리 방식(Traditional Asset Management)을 탈피하여, 고객의 라이프사이클 전반을 포괄하는 통합 금융 플랫폼(Integrated Financial Platform)으로 진화하고 있습니다.
궁극적으로는 데이터가 금융상품의 근간이 되면서, 단순히 자산을 '보관'하는 곳을 넘어, 데이터를 기반으로 새로운 금융상품과 서비스를 '창조'하는 혁신적인 허브로 자리매김하는 것이 목표입니다.