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개인화된 은행 경험 강화

Zafin이 Databricks와 함께 혁신을 가속화하는 방법

Empowering Personalized Banking Experiences

Published: January 29, 2025

금융 서비스1분 이내 소요

Summary

  • 전통적인 데이터 인프라 문제: Zafin은 전통적인 데이터 인프라와 관련하여 높은 컴퓨팅 비용, 유지 관리 오버헤드, 성능 병목 현상 등 중요한 문제에 직면했습니다. 이로 인해 대량의 데이터를 수용하기 위해 확장하는 것이 비효율적이고 지속 가능하지 않았습니다.
  • Databricks로의 마이그레이션: Zafin은 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼으로 마이그레이션함으로써 최대 10배 빠른 계산 속도를 달성하고, 새로운 기능의 출시 시간을 30-40% 줄이고, 탄력적인 확장성과 서버리스 기능을 통해 분석을 위한 클라우드 비용을 50-70% 줄였습니다.
  • 향상된 고객 가치: Databricks의 통합 환경은 생산성과 협업을 향상시켜 Zafin이 개인화된 보상, 행동 가능한 비즈니스 인사이트, 비용 효율적인 데이터 변환, 강력한 데이터 거버넌스를 제공하게 하여 은행 고객에게 제공되는 가치를 크게 향상시켰습니다.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)

Zafin에서는 은행이 핵심 인프라를 현대화하여 고객에게 탁월한 개인화된 경험을 제공할 수 있도록 돕는 것이 우리의 임무입니다. 고객 관계 티어를 결정하고 개인화된 보상을 제공하기 위해 우리는 1억 개의 계정과 100억 개 이상의 잔액을 처리하는 데 상당한 데이터 양을 처리해야 했습니다. 전통적으로, 우리는 이 계층화 애플리케이션을 전용 PostgreSQL 서버와 함께 오픈 소스 프레임워크인 Java Spring Boot를 사용하여 구현했을 것입니다. 그러나 이 솔루션을 전통적인 기술 스택으로 구축하고 확장하는 것은 규모에 따라 비효율적이고 지속 가능하지 않았습니다.

전통적인 데이터 인프라는 확장성이 없습니다

우리는 많은 금융 서비스 기관처럼 처음에는 전용 데이터 웨어하우징 솔루션에 의존하여 분석을 지원했습니다. 이 방식은 기능적이지만, 높은 컴퓨팅 비용, 유지 관리 오버헤드, 성능 병목 현상 등 중요한 문제점이 있었습니다.

단일 테넌트 아키텍처에서는 모든 고객 배포가 전용 인프라를 필요로 합니다. 일부 고객은 분석을 가끔 사용하는 반면, 다른 고객은 이를 적극적으로 의존하므로, 이 설정은 비용이 많이 들고 비효율적이었습니다. 전용 인프라는 지속적인 세밀한 조정을 요구하고 사용량에 상관없이 고정 비용을 발생시켰습니다 - 이는 우리의 엔지니어링 팀에게 상당한 노력을 요구했습니다. 수백만 개의 계정, 잔액, 거래에 걸쳐 대량의 데이터를 수용하기 위해 확장하는 것은 종종 우리의 전통적인 시스템을 한계까지 늘렸습니다.

고객 세분화, 티어링, 관계 패턴 분석을 위해 수십억 개의 레코드를 처리하는 등의 복잡한 계산은 배치 작업으로 실행되어 완료하는 데 시간이 오래 걸렸습니다. 이러한 병목 현상은 인사이트를 얻는 데 시간을 지연시키고, 우리의 전통적인 접근 방식은 은행이 요구하는 규모와 속도를 따라잡지 못했습니다.

고객에게 고급 분석을 원활하게 제공하기 위해, 우리는 대량의 데이터를 처리하고, 높은 성능을 제공하며, 비용을 통제할 수 있는 비용 효율적이고 확장 가능한 플랫폼이 필요했습니다.

데이터 인텔리전스를 가속화하기 위해 Databricks로 이전

우리는 이전의 Java Spring Boot/PostgreSQL 설정과 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼을 비교하기 위해 개념 증명 (POC)을 실행했습니다. 다음은 POC가 우리가 데이터 인프라를 개선하는 데 어떻게 도움을 주었는지에 대한 설명입니다.

Databricks는 이전 솔루션에 비해 최대 10배 빠른 계산 속도 를 제공했습니다. 예를 들어, 이전 시스템에서 4,000초가 걸렸던 작업이 이제는 단지 300초 만에 완료됩니다. 탄력적인 확장성을 통해, 우리는 수백만 개의 계좌에 걸친 수십억 건의 거래와 잔액을 처리할 수 있으며, 성능을 저하시키지 않습니다.

분석 워크플로우를 이전하면 새로운 기능의 출시 시간이 30-40% 줄어들었고, 더 적은 엔지니어링 자원이 필요했습니다. 우리의 전통적인 설정에 비해 Databricks는 우리의 티어링 애플리케이션의 배포 시간을 30% 가속화하는 데 도움이 되었습니다. 인프라 관리에 덜 노력을 기울이면, 우리의 엔지니어링 팀은 고객을 위한 혁신적인 솔루션을 구축하는 데 집중할 수 있습니다.

Databricks의 서버리스 기능은 게임 체인저였습니다. 우리는 저장소에서 컴퓨트를 분리하여 필요한 컴퓨트에 대해서만 비용을 지불하도록 했습니다. 이 접근 방식은 유휴 인프라의 비용 부담을 제거했습니다. 분석을 위한 클라우드 비용이 50–70% 감소했습니다, 사용 프로필에 따라 다릅니다. 데이터 로드에 따라 자동으로 확장할 수 있는 능력은 고통스럽고 가끔 사용하는 고객 모두가 수동 튜닝 없이 원활하고 반응성 있는 경험에 의존할 수 있음을 의미합니다.

결과는 명확했습니다: Databricks는 우수한 성능, 확장성, 비용 효율성을 모두 제공하는 동시에 엄격한 거버넌스 요구 사항을 충족하는 혁신적인 솔루션을 제공했습니다.

고객에게 가치를 제공하기

Databricks의 통합 환경은 우리 팀이 데이터 수집, 변환, 분석을 한 곳에서 처리할 수 있게 해주어 생산성과 협업을 향상시킵니다. 데이터 수집부터 복잡한 SQL 기반 변환, 내장된 분석까지 모든 것이 Databricks에서 원활하게 실행되어 비기술 사용자도 의미 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다. Zafin의 수익 책임자인 Terry Hickey와 대화할 때 그는 "데이터 인프라의 현대화로, 우리는 이제 은행들이 쉽게 실행 가능한 통찰력을 찾아내어 성장을 촉진하고 고객 관계를 강화하는 데 도움을 줄 수 있습니다."라고 말했습니다.

Databricks를 현대 데이터 스택의 중추로 사용함으로써, 우리는 더 빠르게 혁신하고 고객에게 더 큰 가치를 제공할 수 있었습니다, 예를 들면:

  • 개인화: Databricks SQLNotebooks를 사용하여 고객 잔액, 제품 보유, 거래 패턴을 평가하여 관계 티어(예: 골드, 실버, 플래티넘)를 결정하는 데이터 집약적인 티어링 애플리케이션을 구축했습니다. 이를 통해 은행은 고객에게 개인화된 보상과 혜택을 제공하면서, 대상 참여를 통해 다음 계층으로 고객을 밀어내어, 유지 및 충성도를 높일 수 있습니다.
  • 비즈니스 인텔리전스 (BI): 우리의 내장 분석 솔루션인 Zafin Analytics는 사업부 은행가들이 제품 성능과 제안 효과에 대한 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있도록 돕습니다. Databricks의 통합 환경을 통해 우리는 다음과 같은 중요한 질문에 대답하기 위한 박스 외 분석을 제공합니다: 시장에서 체크 계좌는 어떻게 수행하고 있습니까? 프로모션 제안의 채택률은 어떻게 되나요? 고객의 거래 패턴은 티어 간에 어떻게 다릅니까?
  • 비용 효율적인 변환: Databricks Autoloader를 사용하여 Azure Blob Storage에 저장된 다양한 파일 유형(Avro, CSV)에서 수십억 개의 레코드를 원활하게 수집합니다. 이는 서버리스 확장과 결합하여, 우리가 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 하며, 과도한 프로비저닝이나 불필요한 비용을 발생시키지 않습니다.
  • 데이터 거버넌스 및 준수 보장: Unity Catalog 는 강력한 데이터 거버넌스를 가능하게 하며, 우리가 단일 테넌트 고객 환경을 격리하고 금융 서비스 규정을 준수하도록 유지할 수 있게 합니다.

이것은 우리 은행 고객에게 깊은 영향을 미칩니다. 이전에는 대형 은행이 2년 동안 개발하는데 걸렸던 동일한 계층화 애플리케이션을 이제 고객들이 몇 달 만에 배포할 수 있습니다. 이는 더 빠른 혁신과 수익 창출을 촉진하는 중요한 시장 진입 시간의 이점입니다.

“Zafin이 Databricks 플랫폼을 활용하여 전 세계 은행들에게 권한을 부여하는 데이터 및 AI 기반 혁신을 제공하는 것을 보는 것은 흥미롭습니다. 인프라를 현대화함으로써, Zafin은 금융 기관이 개인화, 고객 참여, 그리고 성장을 위한 새로운 기회를 더 빠르고 효율적으로 활용할 수 있게 하고 있습니다."
— Junta Nakai, 부사장 - 금융 서비스, 사이버 보안 및 공공 부문 GTM의 글로벌 헤드 | Databricks

앞으로의 전망: 실시간 혁신 활용

더 빠르고 비용 효율적인 데이터 처리를 가능하게 하는 것 외에도 Databricks 플랫폼은 우리를 미래의 혁신을 위한 위치에 놓았습니다. 우리는 Databricks의 Delta Live Tables와 스트리밍 기능을 활용한 실시간 계층화 통찰력, 수익성 모델링, 실시간 제안 등 AI와 GenAI에서의 기회를 탐색하고 있습니다. 분석 기능을 더욱 간소화하기 위해, 우리는 또한 데이터 소스 간의 원활한 통합을 가능하게 하는 Lakehouse Federation을 활성화할 계획입니다.

우리가 계속해서 확장하고 혁신하면서, 우리는 고객들에게 더 강력한 기능을 제공하는 데 흥분하고 있습니다 - 데이터를 행동 가능한 인사이트로 변환하여 은행의 미래를 주도합니다.

Zafin에 대하여

설립 된 2002년, Zafin은 핵심 은행 현대화 및 변혁을 위한 SaaS 솔루션의 글로벌 공급자입니다. 우리의 수상 경력이 있는 플랫폼은 은행이 비즈니스 모델을 혁신하면서 기술을 현대화하게 하며, 은행과 그들의 고객들에게 투명성과 공정성을 보장합니다. 운영 효율성을 향상시키고 수익을 증가시키며 고객 경험을 개선함으로써 Zafin은 금융 기관이 그들의 전략적 목표를 달성하도록 돕습니다.

Zafin은 캐나다 밴쿠버에 본사를 두고 있으며, ING, CIBC, HSBC, Wells Fargo, Navy Federal Credit Union, PNC, ANZ와 같은 주요 은행을 포함한 전 세계의 사무소와 고객들에게 서비스를 제공하고 있습니다.

자세히

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