"Allianz Benelux에서는 연결된 데이터 관점에서 데이터를 볼 수 있게 해주는 그래프를 정말 중요하게 생각해요. 데이터를 개별 정보 조각으로 보는 대신, 모든 조각이 어떻게 연결되어 있는지 이해하고 싶거든요." 라고 Allianz Benelux의 비즈니스 인텔리전스 책임자 Jan Doumen이 말했어요.
이번 주 5분 인터뷰에서는 비즈니스 인텔리전스 책임자인 Jan Doumen과 Aarthi Kumar (수석 데이터 과학자), Niels Holtrop (데이터 과학자) 님과 이야기를 나눠볼 거예요. 이 분들은 모두 Graphie Award 수상자이기도 한데요, Allianz Benelux에서 Neo4j를 사용해서 고객 프로필을 만들고 보험 업계의 사기를 어떻게 탐지하는지 한번 알아볼까요?
자기소개를 부탁드려요.
Jan: 안녕하세요! 이 글을 읽고 계신 시간이 언제든 좋은 아침, 좋은 오후, 좋은 저녁, 혹은 좋은 밤이에요.
저희는 Allianz Benelux, 그 중에서도 데이터 오피스라는 조직 내 사업 부서에 속해 있어요. Allianz는 세계에서 가장 큰 보험 회사 중 하나이고, Benelux는 벨기에, 네덜란드, 룩셈부르크 이렇게 세 나라를 아우르는 국경을 넘나드는 운영 기관이죠.
저희 사업은 소매, 중소기업(SMB), 중견 기업, 그리고 손해보험(재산 및 손해) 사업과 생명 보험 사업 모두에 집중하고 있어요. 주로 브로커가 중개하는 시장에서 보험을 판매하고 있답니다. 그래프로 어떤 일을 하는지 좀 더 자세히 알려드릴게요.
저는 고객 인사이트 및 인텔리전스, 관리 정보 및 인사이트 분야의 전문 분야 책임자이자 팀장인 Jan Doumen입니다.
Aarthi: 안녕하세요, 여러분! 저는 Aarthi Kumar이고요, 수석 데이터 과학자이자 고객 및 브로커 인사이트 및 인텔리전스 부문의 수석 리더입니다.
Niels: 만나서 반가워요. 제 이름은 Neils Holtrop이고, 사기 정보 팀의 데이터 과학자이자 주요 리더입니다. 저희는 사기 사업부와 함께 사기 퇴치에 고급 분석 및 Machine Learning 알고리즘을 통합하는 것을 목표로 하고 있어요.
Neo4j를 어떻게 사용하고 있나요?
Jan: Allianz Benelux에서는 연결된 데이터 관점에서 데이터를 볼 수 있게 해주는 그래프의 중요성을 굳게 믿고 있어요. 데이터를 개별 정보 조각으로 보는 대신, 이 모든 조각들이 어떻게 서로 연결되어 있는지 이해하고 싶거든요. 이런 관점을 통해 이미 큰 이익을 얻고 있는 두 가지 영역이 있어요.
하나는 고객 인텔리전스인데, 고객에 대한 진정한 360도 뷰를 만들 수 있었어요. 고객이 실제로 필요로 하는 것이 무엇인지 이해하기 시작했죠. 다른 하나는 사기 정보예요. 아시다시피 사기는 저희 비용의 상당 부분을 차지하고, 이는 정직하게 보험금을 청구하는 대다수 고객에게 부정적인 영향을 미치거든요.
Neo4j를 사용하기 전에는 이 문제를 어떻게 해결했나요?
Niels: 보험에서 사기 문제는 정말 큰 문제예요. 추정치에 따르면 지급된 청구 비용의 약 5~10%가 사기 때문에 발생한다고 해요. 여기에는 전문적인 사기꾼뿐만 아니라 자신의 주장을 과장하는 일반 소비자도 포함되죠. 보험 업계에서 그래프 기술을 사용하는 건 주로 단계적이거나 과장된 청구와 관련된 전문적인 사기에 초점을 맞추고 있어요. 이런 종류의 주장은 어떤 식으로든 서로를 아는 사람들 사이에서 발생하는 사회적 연결을 통해 주로 발견되거든요.
과거에는 이런 관계를 파악하는 과정이 수많은 수작업으로 이루어져서 시간이 엄청 오래 걸렸어요. 어떤 사건을 입증하려면 네트워크 전체를 그려서 누가 누구와 어떤 방식으로 관련되어 있는지 확인해야 했죠. 하지만 그래프를 사용하면 버튼 클릭 한 번으로 네트워크를 생성할 수 있어요. 그래서 당사자들의 초기 개요를 만드는 데 시간을 엄청나게 절약할 수 있게 되었죠.
Aarthi: 고객 데이터는 모든 조직의 금맥과 같아요. 그래프가 없었다면 고객 Golden Profile(중앙 고객 마스터 프로필) 대신 고객 Golden Record(고객에 대한 일치하는 단일 뷰)를 사용했을 거예요.
전통적인 관계형 데이터베이스는 사람이 이해하기 어려운 고객에 대한 사실 기록을 제공했죠. 데이터에 더 많은 차원을 추가할수록 영업 및 마케팅 팀이 데이터를 사용하는 게 점점 더 어려워졌어요. 주요 사용 사례 중 하나는 교차 판매 및 상향 판매 기회인데요, McKinsey 연구에 따르면 보험 회사의 교차 판매 및 상향 판매 기회는 매출을 최소 10~20% 증가시킬 수 있다고 해요. 이런 기회를 놓치고 싶지 않겠죠?
Neo4j를 선택하게 된 계기가 무엇인가요?
Jan: 저희는 여러 그래프 데이터베이스 제공업체를 살펴보고 있었어요. 결국 대부분은 기존 데이터베이스 위에 그래프를 제공하더라고요. 네이티브 그래프를 만드는 곳은 소수에 불과했고, Neo4j도 그 중 하나였죠. 그래서 다른 제품들과 비교하면서 Neo4j를 선택하게 되었어요. 저는 광범위한 구현에서 우리를 얼마나 지원할 의향이 있는지 회사 뒤에 있는 사람들과 이야기를 나눴어요.