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[스타터 UP] 빅데이터를 통한 자산운용 – 빅파이낸스 BIG FINANCE

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Friday, June 26, 2020, 15:06:27

펀드매니저와 애널리스트가 모여서 만든 스타트업

 

인더뉴스 김영욱 기자ㅣ빅데이터(Big Data)*는 오늘날 정보통신분야에 있어서는 가장 관심이 많은 분야입니다. 데이터는 사전적으로 자료라는 의미가 있습니다. 자료의 크기∙양∙처리속도는 과거 10년전과 비교해 보면 수백배에서 수천배 이상 증가했고 여전히 늘어나고 있습니다.

 

빅데이터Big Data* 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술.

 

세계경제포럼(World Economic Forum, WEF)은 2012년 떠오르는 10대 기술중 첫 번째로 빅데이터 기술을 선정했습니다. 2008년 미국 대통령선거를 통해 대중적으로 알려지기 시작한 이후 아마존닷컴의 추천상품 표시, 구글 및 페이스북의 맞춤형 광고, 2014년 FIFA 월드컵 독일우승 등이 빅데이터를 활용한 주요 사례들이죠.

 

빅데이터는 현재 정치, 사회, 경제, 문화, 과학 기술 등 전 영역에 걸쳐서 사회와 인류에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하며 그 중요성이 부각되고 있습니다. 여기서 우리는 데이터가 정보가 아닌 자료라는 것에 주목할 필요가 있습니다. 사실 무수히 많은 자료를 분석하고, 정리하고, 정제하여 유의미한 정보로 만드는 것은 쉽지 않은 일입니다. 

 

주식회사 에프엔지오(FNGO INC. 대표 김형민)는 파이낸스 마켓을 대상으로 빅데이터 서비스를 제공하는 데이터 플랫폼 회사입니다. 국내 자산운용사 주식 펀드매니저, 증권사 애널리스트 출신들이 모여 2016년에 창업한 스타트업이죠.

 

이 회사에서 서비스하는 ‘빅파이낸스(Big Finance)’는 고객사가 서비스를 통해 검증되고 가치 있다고 판단되는 데이터를 쉽게 찾을 수 있고, 이를 자신들의 서버에 편리하게 적재해 투자 의사결정 과정에 활용할 수 있도록 합니다.

 

 

김형민 에프엔지오 대표는 펀드매니저와 애널리스트 근무 당시 경제, 산업, 기업분석 업무을 위해 많은 데이터를 활용해 왔지만 ‘빅데이터는 왜 제대로 활용되고 있지 않을까?’라는 의문이 들었다고 합니다. 더욱이 데이터 검색, 검증 및 가공, 인프라의 부재 등으로 데이터 활용에 어려움이 많았다고 합니다. 

 

김 대표는 “빅데이터와 머신러닝 등 AI 기술이 빠른 속도로 발전하고 있지만 자본시장에서는 이를 제대로 활용할 수 있는 인프라도 부족했고 이러한 기술을 활용할 수 있는 인력도 회사별로 많지 않았습니다.”라고 당시 상황을 말합니다. 

 

해외 자본시장에서는 이러한 기술 도입이 적극적인 것에 반해 국내는 아직 변화의 매우 초기 단계에 있었죠. 국내 자본시장에서 빅데이터 및 AI기술이 제대로 도입되기 위해서는 ‘데이터를 쉽고, 편리하게 활용할 수 있는 인프라’가 먼저 필요하다는 생각이 들었다고 합니다.

 

“데이터는 ‘원천 데이터(Raw Data)’가 있다고 이를 바로 이용할 수 있는 것이 아닙니다. 데이터를 활용하기 위해서는 다양한 정제/가공 과정이 필요한데, 이 과정에서 많은 문제점들이 발생됩니다.” 에프엔지오의 플랫폼은 이를 최소화하기 위해 크게 4가지 역할을 수행하고 있습니다.

 

 

  1. 가치있는 데이터 발굴 및 수집
  2. 수집된 데이터의 검증/상품화
  3. 이용 저작권 및 법률 검토, 
  4. 클라우드 환경의 API 및 그 외 다양한 활용 인프라 제공

김 대표는 자사의 서비스를 비유하자면 검증된 MD가 관리하는 ‘온라인 데이터 쇼핑몰’의 개념이라고 설명합니다. “제품에도 명품이 있듯이, 데이터도 종류에 따라 가치가 모두 다릅니다. 맛있는 음식이 나오기 위해서는 좋은 식자재가 있어야 하듯이, AI 산업이 발전하기 위해서는 양질의 ‘데이터’가 필요” 하다는 설명이죠. 

 

다양한 빅데이터를 통해 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록, 쉽고 편리하게 데이터를 활용할 수 있는 ‘데이터 플랫폼’을 개발하고 있습니다. 빅데이터를 통해 투자 의사결정에 도움을 주고, 데이터의 수집, 분석, 유통까지의 밸류체인을 구축함으로써 투자자들이 쉽게 데이터를 활용할 수 있도록 한다는 것이죠.

 

현재 에프엔지오의 해외 고객사는 약 35개사로 국내 고객사를 합치면 약 50개 기업이 서비스를 이용하고 있습니다. 약 80%가 해외사이며, 자산운용사들이 주요 고객입니다.

 

최근 금융시장 뿐 아니라 일반 기업으로 부터도 데이터 이용에 대한 문의가 많아지고 있다고 합니다. 올해 4분기 일반 기업까지 대상으로 한 ‘B2B 데이터 플랫폼 서비스’를 공식 론칭할 예정입니다.

 

 

김 대표는 “데이터를 통해 기업들이 보다 좋은 의사결정을 할 수 있도록 돕는 것이 서비스의 최대 목표”라며, 그동안 해외에서 낸 성과를 기반으로 국내 여러 대기업들과 업무협약을 맺어 나가고 있다고 합니다. 2년 뒤 목표로 AI 리서치 어시스턴트 개발을 진행중이라는 것도 언급했습니다.

 

자본시장에서 미국, 유럽, 중국의 빅데이터 활용 인프라는 매우 잘 구축돼 있는 반면, 중국을 제외한 아시아 지역 빅데이터 활용 인프라 시장은 매우 초기 단계라고 합니다. 에프엔지오는 ‘아시아 최대 데이터 플랫폼’이 되는 것을 목표로 동남아시아 시장 진출을 준비하고 있습니다.

 

English(中文·日本語) news is the result of applying Google Translate. <iN THE NEWS> is not responsible for the content of English(中文·日本語) news.

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김영욱 기자 leo_kim@inthenews.co.kr

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한화생명, 미국 증권사 벨로시티 인수 완료…북미 자본시장에 도전장

한화생명, 미국 증권사 벨로시티 인수 완료…북미 자본시장에 도전장

2025.07.31 17:56:17

인더뉴스 박호식 기자ㅣ한화생명이 미국 증권사 ‘Velocity Clearing(이하 ‘벨로시티’)’ 지분 75% 인수 절차를 성공적으로 마무리하고, 보험 중심의 포트폴리오를 넘어 북미 자본시장으로 전략적 확장을 본격화합니다. 이번 벨로시티 인수는 국내 보험사가 ‘글로벌 자본시장의 중심부’인 미국 증권시장에 진출한 최초의 사례입니다. 이로써 한화생명은 미국 현지 금융사를 통해 수익성을 높이고 우수한 글로벌 금융 상품을 글로벌 고객에게 제공할 수 있는 플랫폼을 마련했습니다. 뉴욕을 거점으로 한 벨로시티는 금융거래 체결 이후 자금과 자산이 실제로 오가는 과정을 직접 처리할 수 있는 역량(청산·결제)을 갖춘 전문 증권사입니다. 2024년말 기준 벨로시티는 총자산 약 12억달러(한화 약 1조6700억원)를 보유하고 있으며, 최근 3년간(2022~2024년) 매출 기준 연평균 성장률(CAGR) 25%를 기록하는 등 높은 성장세를 이어가고 있습니다. 당기순이익 또한 안정적인 증가세를 보이며 인수 이후에도 지속적인 수익성 확대가 예상된다는 설명입니다. 한화생명은 기존 벨로시티 경영진과의 협업을 통해 조기 사업안정화를 추진함과 동시에 한화자산운용 미주법인, 한화AI센터(HAC) 등과 협력해 금융과 기술이 결합된 시너지를 키워 나갈 방침입니다. 한화생명 관계자는 “한화생명이 금융의 핵심지인 미국 시장에서 한국 금융사로서 역량을 펼칠 수 있는 계기를 확보했다는데 큰 의미가 있다”며 “앞으로도 디지털금융 기술과 글로벌네트워크를 바탕으로 사업 역량을 강화하고 지역간 연결을 강화해 안정적인 성장을 이어가겠다”고 밝혔습니다. 벨로시티 마이클 로건(Michael Logan) 대표는 “한화생명의 글로벌 비전과 네트워크가 더해져 벨로시티의 성장속도가 한층 가속화될 것으로 기대하며 앞으로도 양사 간 시너지를 극대화해 나가겠다”고 말했습니다. 한편 한화생명은 각 지역의 금융환경에 맞춘 차별화 전략을 통해 글로벌 금융 생태계를 확장해 나가고 있습니다. 동남아에서는 리테일 금융 경쟁력을 강화하고, 미주에서는 플랫폼 기반의 투자기능을 고도화하면서 전략적 거점을 중심으로 글로벌 사업을 본격화하고 있습니다. 한화생명은 앞으로는 디지털기술과 글로벌 파트너십을 결합해 글로벌 고객에게 종합금융솔루션을 제공하는 브랜드로 도약할 계획이라고 밝혔습니다.




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