고객의 행동을 데이터화하고 추적하는 사람들, 핀다 데이터사이언스 팀을 만나다

How FINDA Works?

요즘 주변 지인들에게 많이 듣는 질문인데요, 많은 분들이 “핀다는 어떻게 돌아가나요?”, “핀다 임직원들은 어떻게 일해요?”, “핀다 서비스는 어떻게 작동하는 거죠?”라고 질문합니다. 잘 돌아가려면, 잘 작동하기 위해서는 ‘맞물림’이 중요할텐데요. 핀다 팀이 얼마나 잘 ‘맞물려’ 일하고 있는지, 핀다가 일하는 방법을 낱낱이 파헤쳐보려 합니다.

 

회사를 위해서, 그리고 개인을 위해서도 끊임없이 성장할 수 있는 마음가짐이 중요하다고 생각하는데요, 핀다의 여섯 가지 코어밸류에 그로스마인드셋이 있기에 딱 저의 마음이라고 생각했어요.

 

핀다는 고객의 소중한 금융데이터를 기반으로 각 개인의 상황에 따른 최적의 대출 조건을 비교할 수 있도록 돕고, 현명한 대출관리를 도와주고 있습니다. 고객 중심의 서비스를 만들고 운영하는 과정에서 꼭 필요한 데이터 기반 사고와 의사결정은 어떻게 이뤄질까요? 고객의 행동 및 금융 데이터를 분석하고 이를 통해 인사이트를 발굴해내는 데이터사이언스의 영역은 날로 커지고 있습니다. 오늘은 핀다 의사결정의 모든 근간이 되는 데이터사이언스 팀을 만나 이야기를 나눠봤어요. 

 

Q. 안녕하세요, 데이터사이언스팀 여러분, 핀다에서 맡고 계신 업무와 함께 간략한 자기 소개와 함께, 구체적으로 어떤 일을 하시는지 말씀 부탁 드려요. 

 


동한: 데이터사이언티스트 팀 리더 김동한입니다. 저는 통계학도로서 데이터사이언티스트 팀빌딩(Team building) 업무와 함께, 무수한 데이터들을 가공하여 머신러닝(ML),통계분석 등 수리적인 기법을 통하여 고객 및 서비스에 도움이 되는 서비스(Product)를 생성하는 일을 하고 있습니다.  

즉, 고객의 데이터를 수집하고 분석하여 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 기반을 다지고 있습니다. 핀다는 대출이 필요한 고객을 위해 대출 상품을 제공해주는 수많은 금융사를 매칭해주는 서비스를 제공하고 있는데요, 서비스의 특성상 Business(금융사)와 Consumer(고객) 모두가 고객으로 포함되어요. 서비스의 질을 높이기 위하여 사기 방지 시스템, 리뷰 이상 탐지, 고객 이탈 모형등의 예측 및 탐지 업무 등을 수행하고 있고요, 회사 내부적으로는 고객의 여러 데이터를 활용하여 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 인사이트와 기반 데이터를 제공하고 있습니다. 


동준: 핀다 DS(Data Science), DP(Data Platform) 겸직을 맡고 있는 김동준입니다. 데이터 관련 분석 및 개발을 맡고 있습니다. 저는 대기업에서 유니콘 기업으로, 그리고 이제 또 한 번의 부스팅을 노리고 있는 핀다로 자리를 옮기며 데이터로 고객의 행동과 마음을 읽는 일을 하고 있습니다. 현재 핀다 데이터팀은 일반적으로 데이터로 포함되는 모든일을 한다고 보시면 됩니다. 데이터베이스(DB), 로그 등을 활용해 서비스를 분석하고 분석된 결과를 꾸준히 확인할 수 있게 클러스터 및 클라우드 관리를 합니다.


윤정: 안녕하세요,데이터사이언스팀 신윤정입니다. 저는 2월 말쯤에 핀다에 조인하여 업무를 수행하고 있어요. 현재 주요 업무는 고객 개인의 상황에 맞춰 마케팅을 할 수 있도록 데이터 플래닝입니다. 즉, 다양한 원인(factor)에 의해 나뉜 고객 세그(segmentation)를 토대로 마케팅을 진행할 수 있도록 그 기반이 되는 데이터를 만들고 있습니다. 또한, 우리 회사의 주요 지표를 빠르고 정확하게 확인할 수 있도록 대시보드를 관리하고 더 나은 의사결정을 위한 데이터 분석 업무도 병행하고 있어요. 

저희는 많은 양의 데이터를 빠르게 분석하기 위해 분석 도구와 프로그래밍을 사용하고, 통계를 활용하여 신뢰할 수 있는 분석 결과를 제공합니다. 그리고 이러한 분석결과를 보다 쉽게 전달하고, 이를 이용해 설득할 수 있도록 시각화를 합니다. 데이터 사이언티스트가 만들어낸 결과물 자체가 의미가 있는 것은 아닌 것 같아요. 비즈니스에서 어떠한 액션을 취하는 사람에게 그 뜻이 잘 전달되어야만 의미있는 비즈니스 가치를 만들어 낼 수 있으니까요.
 

남희: 안녕하세요! 데이터사이언스팀 인턴 김남희입니다. 저는 현재 핀다에서 금융사 분석과 오토 장기렌트리스 데이터 분석을 위주로 업무를 진행하고 있습니다.


호준: 데이터사이언스 팀 최호준입니다. 다른 스타트업에서 1년 정도 데이터 분석 업무를 수행했었고, 핀다에 조인한지는 4개월 정도 되었습니다. 핀다의 문화와 성장성을 보고 왔는데 제가 기대했던 것 보다 더 높은 수준이어서 상당히 만족하며 다니고 있습니다. (웃음) 실무적으로는 대시보드 생성과 같은 데이터 요청 대응을 하거나, 유저 행동 로그 데이터를 분석하고 다른 팀과 협업하여 서비스 개선에 기여하고 있습니다.


채진: 안녕하세요, 데이터 사이언스팀 인턴 이채진입니다. 핀다의 파트너사인 금융사 주요 지표 등 현황 파악, 마이데이터 연동 개선 분석에 참여하고 있습니다.

 

Q. 정말 다양한 분야에 걸쳐 있군요. 구체적으로 팀에서 하고 계신 업무가 어떻게 되는 지 궁금합니다.

동한: 현재는 서비스 초기 단계이기 때문에, 팀이 주도하여 자체적으로 프로젝트를 진행하기보다는, 회사 전반의 의사결정을 위한 인사이트 및 데이터 제공 역할을 더 많이 하고 있습니다. 그렇지만, 일반적으로 서비스 파이(Pie)가 커짐에 따라 여러가지 이슈들이 발생하거나 고객 이탈 등의 문제가 생기게 될 텐데요, 앞으로는 이런 문제를 예방하고 관리할 수 있는 자체적인 프로젝트를 수행하게 될 것이라 생각합니다.

 

Q. 자체적인 프로젝트 수행이라 하셨는데요, 어떻게 진행되는 걸까요?

동한: 예를 들면, A라는 이슈가 정의되면 팀내 프로젝트 매니저를 선정하고 A를 처리할 수 있는 최적의 알고리즘을 생성하고 테스트하죠. 또한 이렇게 생성된 알고리즘 자체를 점검할 수 있는 추가 로직을 만들기도 합니다. 이후 반복적으로 발생할 수 있는 A에 대해 처리 알고리즘 자동화를 거쳐 사내에 이슈처리 결과가 자동으로 되도록 합니다. 또한 이슈를 예방하고 관리할 수 있는 어드민을 관련 부서와 생성 하는 등 다양한 후속 처리 업무가 도출 될 수 있습니다. 이런 과정을 거치면서 데이터사이언스팀 자체의 프로젝트들이 쌓여갈 수 있을 것으로 봅니다.

 

Q. 핀다에는 여섯 가지 코어밸류가 있습니다. 데이터사이언스팀이 선호하고 추구하는 코어밸류는 무엇일까요?

동준: 개인으로 선호하는 가치는 Growth Mindset(이하 그로스마인드셋) 입니다. 회사를 위해서, 그리고 개인을 위해서도 끊임없이 성장할 수 있는 마음가짐이 중요하다고 생각하는데요, 핀다의 여섯 가지 코어밸류에 그로스마인드셋이 있기에 딱 저의 마음이라고 생각했어요.

동한: 저 역시 성장에 대한 믿음을 가장 중시하는데요. 데이터사이언스팀의 경우는 추가적으로 중시하는 가치가 있어요. 우리 팀은 일반적인 고객 분석을 넘어, 핀다라는 서비스를 이용하는 우리 고객 개인의 특성을 고려한 맞춤 분석을 수행합니다. 이를 통해 핀다의 서비스는 꾸준히 고도화되고 있어요. 저희의 고객 개별 데이터 분석 자료는 사내에 데이터 기반으로 객관적인 의사결정을 수행하는데 큰 도움을 주고 있어요. 즉, Data Driven 사고방식을 토대로 의사결정을 하는 거죠. 

 

Q. 그로스마인드셋 가치를 중심으로 일하는 DS팀의 모습을 많이 봐온 것 같아요. DS팀만의 문화 또는 위 가치를 기반으로 해결했던 프로젝트 사례가 있을까요? 

동한: 데이터 분석 역량뿐만 아니라 엔지니어 역량도 어느 정도 필요합니다. 다만, DS팀이다 보니 분석적인 일을 좀 더 중점적으로 하고 있어요. 그래서인지 저를 포함한 우리 팀원들에게 엔지니어 역량을 높일 수 있는 기회를 마련해보자 생각이 들었습니다. 이를 해결하고자 매주 팀 스터디를 가지고 역량을 높이려는 노력을 이어갔습니다. 개인이 아닌, 팀 전체의 역량을 높이고자 마음을 맞춘 건데요. 이게 바로 그로스마인드셋을 탑재한 팀원들이 모습이 아닐까 싶어요. 

윤정: 동한님 말씀처럼 저희 팀은 매주 목요일에 1시간씩 팀 스터디를 진행해요. 대개는 스터디 후 과제도 있습니다.(!!) 일손이 늘 부족하고 일이 넘쳐나는 스타트업 환경 속에서 매주 워킹아워 중 1시간을 팀원 모두가 스터디에 시간을 투자하는 것은 쉬운 일은 아니라고 생각해요. 또, 데이터사이언스팀의 스터디다보니 현재 우리 환경에서 필요한 내용을 즉각적으로 스터디에서 다루면서 속성 과외(?)의 효과도 있어요. 그리고 스터디를 통해 어떤 내용에 대해 한번 접하고 개괄적으로 이해하게 되면서 혼자 공부할 때의 길잡이가 되는 것 같아요. “아, 이런 방향으로 공부해보면 되겠다.” 이런 느낌이랄까요.

 

동준: 저 뿐만 아니라 대부분의 팀원 분들이 처음 다뤄보는 언어나 툴, 환경인 경우가 많을 것이라고 생각합니다. 처음 해본다고 모르는게 아니라 배워서 어떻게 하면 더 효율적으로 이 툴을 이용할 수 있을까 고민하고, 그 고민을 나누는 모습이 그로스마인드셋 가치 발현의 모습이 아닐까 싶어요. 

동한: 아, 추가적으로 회사의 전반적인 데이터 기반 의사결정을 위해서는 DS팀이 양질의 인사이트와 데이터를 제공하는 것 외에도 다른 팀 멤버들이 데이터에 관심을 갖고 스스로 찾아보는 것도 중요하다고 생각했어요. 그래서 데이터를 더 쉽게 접근할 수 있는 환경을 만들어드리고, SQL 교육을 8주 정도에 걸쳐서 진행했습니다. 마케팅, 디자이너, PO, PR 매니저 등등 다양한 업무를 하는 분들이 관심을 갖고 들어주시고 데이터를 이해하는 눈을 갖게 되었죠. 참 뿌듯합니다.

 

[데이터사이언스팀은 전체 핀다 팀원을 대상으로 SQL 강의를 열어주었다. 필자 역시 도전했는데, 어려운 내용을 쉬운 강의와 과제 등으로 배울 수 있는 유익한 커리큘럼이었다… ★]

Q. 그렇군요. SQL 강의에 대해서 자세히 설명해주시겠어요? 

동한: 전체 팀원이 데이터 흐름을 읽을 줄 아는 것은 모르는 것엔 큰 차이가 있기 때문에, 먼저 제안해서 DS팀 뿐 아니라 전사 대상으로 강의를 진행했어요. 앞서 말씀 드린 것처럼 DS팀에서 양질의 데이터와 인사이트를 제공한다 해도, 해당 내용을 각 팀에서 중요한 의사결정을 하고, 아웃풋을 만들어내야 해요. 즉, 핀다 팀원이라면 모두가 어느 정도 기본적인 데이터들은 찾고, 읽을 줄 알아야 한다고 생각했습니다.

동준: 데이터 분석은 데이터팀이나 전문 분석가가 아니더라도, 모든 사람들이 업무에 사용하고 있는 기술입니다. 대부분 분석은 숫자가 들어가게 되는데 숫자로 표현되는 것들은 잘못 판단하기가 쉽습니다. SQL도 단순히 코드를 공부한다고 생각해도 되지만, 사고를 논리적으로 표현한다는 면에서 분석에 도움이 된다고 생각하고, 잘못된 분석에서 나오는 의사결정을 막을 수 있을 것이라고 생각합니다.

Q. 지금까지 진행했던 데이터 분석 프로젝트 중 가장 기억에 남는 것은 무엇인가요?

동한: 핀다에 쌓여 있는 무수한 데이터 중 가장 유의미했다고 생각하는 프로젝트는 대출 예상 시간 제공 프로젝트였어요. 우리 서비스를 이용하는 대부분의 고객분들은 대출을 받아야 하는 상황이 그리 여유롭지 않거든요. 예를 들면 전세 계약이 만료될 쯤에 갑자기 전세금이 올라서 급히 추가 금액이 필요한 상황 등이요. 이럴 때일수록 우리가 직관적이면서도 평균적인 데이터를 제공해야 그분들의 현실적인 타임라인 설계에 도움이 될 수 있을 것이라 생각했어요. 즉, 한도와 금리뿐만 아니라 ‘언제 입금되는지’도 상당히 중요한 결과값인거죠. 이런 문제에 도움을 드리고자 진행했던 업무가 기억에 많이 남네요. 

채진: 저는 최근에 진행했던 금융사 전략자료를 만드는 일이 기억에 남아요. 저희 대출 비교 플랫폼에 입점해 있는 금융회사의 고객 데이터 분석 자료인데요. 해당 자료는 금융사에게 더 좋은 고객 맞춤형 상품 개발 등을 도출해낼 수 있기 때문에 플랫폼인 저희와 상품을 만드는 금융사, 그리고 그 혜택을 받는 고객 모두가 윈윈할 수 있는 환경을 조성하는데 도움이 되어요. 특히 저는 고객분들이 핀다에서 금융사 한도조회 결과값을 먼저 받아본 뒤, 계약으로 이어지지 않고 이탈하시는 경우에 왜 그러한 행동지표로 이어지는지, 더 나은 방법이 없을지에 대해 분석했던 게 기억에 남아요. 짧은 시간 동안에 대출 진행 프로세스의 주요 포인트와 지표, 그리고 제가 직접 경험하지 않았으면 몰랐을 주의점에 대해서 많이 배웠어요. 

동준: 리타겟 광고 마케팅 분석이 기억에 남습니다. 분석 결과의 성과가 좋아서도 남지만 그보다 더 기억에 남는건 핀다에 고객에 관한 정보였습니다. 현재 대출이 안나오는 상태여서 핀다에서 한도조회를 계속 하면서도, 리타겟 광고가 떴을 때 광고를 다시 누르고 들어와서 계속 대출 신청을 하는 유저들이 있었는데 대출에 니즈가 큰 고객들의 마음을 알 수 있었습니다.

 

Q. 핀다에서 일하며 보람을 느꼈을 때가 언제인가요? 

동준:사에 데이터를 볼 수 있는 환경을 처음으로 구축했을 때 보람을 느꼈습니다. 기존에 없던 환경을 만들었는데 사내 구성원 분들이 잘 활용을 해주셔서 보람찼습니다.

동한: 네, 동준님처럼 저도 제로베이스에서 시작하여 데이터를 쌓고 데이터를 확인하는 환경을 만들어내고, 데이터 기반으로 업무하는 방식을 사내에 전달할 수 있었던 것이 현재까지 가장 보람이 있었던 일이었다고 생각합니다.

채진: 다른 팀과의 협업을 통해 데이터 팀의 역할을 체감할 때 보람을 느낍니다. 사실 아직 프로젝트를 주도적으로 진행해본 적이 없어서 다른 분들의 업무를 보고 들으며 대리 보람(?)을 느끼고 있는데요, 서비스의 출시 전 kick-off부터 성과 측정까지 서비스의 생애주기를 넘나들며 함께하는, 전사적으로 유관 부서가 연결된 팀이 바로 DS팀이라 할 수 있어요. 명확한 틀이 정해져 있는 요청 건 부터, 머리를 맞대야 하는 인사이트 발굴까지 의사결정에 주요한 이정표가 되고 있다는 생각이 들었습니다. 

위의 멋있는 분석들과는 별개로 분석을 하면서 저는 도움이 될까? 스스로 의심을 하면서 작성한 내용을 데이터팀 외부에 공유드릴 때, 기대보다 긍정적인 피드백을 주시면 그 안도감이 작은 뿌듯함으로 다가오곤 했습니다. 


남희: 데이터 사이언스팀은 요청을 받아서 처리도 하고 팀 자체에서 분석이 필요한 내용을 파악하고 모델링이나 기획/분석 자료를 따로 만들기도 하는데요, 이 모든 업무가 회사에 꼭 필요하고 의미있는 작업이라는 생각이들때 가장 보람을 느낍니다. 분석 결과가 유의미하게 쓰이는 것만큼 보람찬 일은 없는것 같습니다.

Q. 핀다에서 일하며 무조건 해내고 싶은 게 있다면 무엇일까요? 


동한: 제가 걸어온 최근 이력을 보면 nc soft, 우아한형제들이였는데 어쩌다 보니 동종업계에서 1위라는 타이틀을 거머쥔 회사더라고요. 물론 이 회사들을 업계 1위로 제가 만들어낸 건 아니지만, 핀다 역시 앞으로도 업계 1위를 유지할 수 있도록 미약하지만 힘을 보태고 싶어요. 핀다는 대출 비교 플랫폼 업계에서 압도적 1위라는 걸 모든 사람들이 잘 알 수 있도록이요.

동준: 좀 추상적이긴 한데, 정말 대출 하면 핀다가 1순위로 생각되는 회사가 되었으면 좋겠습니다. 현재 비교대출 서비스를 넘어서 여러 서비스들을 많이 하고 있는데 대출 기반 자산관리 회사로 성장했으면 합니다.

윤정: 제 손을 탄 서비스가 고객에게 제공되는 모습을 보고 싶어요. 아직 여러모로 부족한 경험이지만 고객이 서비스를 누리는 뒷단에서 활용되는 모형을 개발하거나 직원들의 업무 효율을 개선할 수 있는 분석, 모델링을 진행한 경험이 있지만 고객이 직접적으로 활용하는 서비스를 개발한 적은 없었어요. 어떠한 형태의 서비스든 제 손을 거쳐간 아웃풋을 고객이 직접 활용하는 것을 본다면 뿌듯할 것 같아요.

채진: 설득력 있는 분석 결과, 끄덕일 수 밖에 없는 시각화가 곁들여진 전략 자료 만들어서 입소문이 났음 좋겠어요. 핀다 데이터와 분석 자료는 신뢰할만하다. 값어치가 있다! 

호준: 더 많은 사용자들이 더 좋은 조건을 받을 수 있도록 하는 것, 이 이상의 목표가 있을까요? 

끊임없는 성장 가능성을 믿고, 

데이터 기반의 논리적 사고를 갖춘 분들이라면?

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