블록체인 기반 대고객 뱅킹 서비스에 대한 우선순위 도출 리뷰

지방은행이 도입할 수 있는 다양한 블록체인 기반 서비스들의 우선순위를 결정하기 위해, 전문가 설문과 계층분석법(AHP)을 활용하여 체계적인 의사결정 프레임워크를 제시한다.

논문 요약

  • 논문 제목: 블록체인 기반 대고객 뱅킹 서비스에 대한 우선순위 도출 : 지방은행의 사례를 중심으로
  • 저자: 고민석, 김재희
  • 게재 학술지: 한국IT서비스학회지
  • 발행 연도: 2021
  • 핵심 요약: 한 지방은행이 블록체인 기술을 활용하여 어떤 대고객 서비스를 먼저 개발해야 할지 결정하기 위해, 계층 분석적 의사결정 방법(AHP)을 사용했다. 은행 내 전문가들을 대상으로 설문조사를 실시하여 기술성, 시장성, 정책, 비용 등 다차원적인 평가 기준을 바탕으로 서비스 후보들의 중요도를 분석했다. 그 결과, ‘로그인/인증’과 ‘송금/결제’ 서비스가 가장 높은 우선순위를 차지한다는 결론을 도출했다.

연구 배경

블록체인 기술은 금융의 미래라고 불리지만, 정작 은행과 같은 전통 금융기관은 무엇부터 시작해야 할지 막막하다. 이 연구는 ‘어떤 서비스를 먼저 개발해야 하는가’라는 복잡한 전략적 질문에 답하기 위해, 체계적인 의사결정 과학의 힘을 빌린다.

블록체인 기술은 단순한 암호화폐를 넘어, 금융 시스템의 근간을 바꿀 수 있는 잠재력을 가졌다. P2P(개인 간) 대출, 실시간 국제 송금, 디지털 자산 관리, 신원 인증 등 블록체인을 활용하여 개발할 수 있는 새로운 뱅킹 서비스의 아이디어는 무궁무진하다.

하지만, 특히 자원과 인력이 한정된 지방은행과 같은 조직에게는 이 모든 가능성이 오히려 ‘선택의 저주’가 될 수 있다. 어떤 서비스가 우리 은행과 고객에게 정말로 필요한지, 기술적으로 구현 가능한지, 규제 문제는 없는지, 비용 대비 효과는 어떠한지를 종합적으로 판단하여 전략적 우선순위를 정하는 것은 매우 어려운 문제이다.

이러한 다기준 의사결정(Multi-Criteria Decision-Making, MCDM) 문제를 해결하기 위해 개발된 과학적 방법론이 바로 **계층분석법(Analytic Hierarchy Process, AHP)**이다. AHP는 1970년대 토마스 사티(Thomas L. Saaty) 교수가 개발한 기법으로, 복잡한 문제를 다음과 같은 계층 구조로 분해하고, 각 요소 간의 **쌍대비교(Pairwise Comparison)**를 통해 중요도를 정량적으로 도출하는 방식이다.

  • 1계층 (Goal): 최종 목표 (예: 최적의 신사업 선정)
  • 2계층 (Criteria): 목표 달성을 위한 평가 기준 (예: 기술성, 시장성, 비용)
  • 3계층 (Alternatives): 평가 대상이 되는 대안들 (예: 서비스 A, B, C)

본 연구는 바로 이 AHP 방법론을 적용하여, 지방은행이 블록체인이라는 신기술을 도입할 때 겪는 전략적 딜레마를 해결하고자 한다.

해결하려는 문제

‘블록체인으로 무엇이든 할 수 있다’는 막연한 기대감을 넘어, 제한된 자원을 가진 지방은행이 어떤 블록체인 서비스를 ‘가장 먼저’ 도입해야 하는지에 대한 전략적 우선순위를 객관적이고 체계적으로 결정한다.

지방은행의 경영진이 “우리도 블록체인으로 뭔가 해봅시다”라고 결정했을 때, 실무진은 다음과 같은 수많은 질문에 직면하게 된다.

  • P2P 대출 플랫폼, 디지털 자산 수탁 서비스, 간편 인증 로그인 중 무엇을 먼저 개발해야 하는가?
  • ‘고객의 요구’가 더 중요한가, 아니면 ‘규제 준수’가 더 중요한가?
  • ‘기술적 실현 가능성’과 ‘비용 효율성’ 중 무엇을 우선 고려해야 하는가?

이러한 질문들에 대해 명확한 기준 없이 의사결정을 내리면, 특정 부서의 목소리가 크거나 당시의 유행에 따라 프로젝트가 결정될 위험이 있다. 이는 많은 비용과 시간을 투자하고도 실패로 이어질 수 있다.

이 연구가 해결하고자 하는 문제는 바로 이러한 **’전략적 의사결정의 비체계성’**이다. 다양한 평가 기준과 서비스 대안들을 하나의 프레임워크 안에 놓고, 전문가들의 정성적인 판단을 정량적인 ‘우선순위 점수’로 변환하여, 가장 합리적이고 방어 가능한 전략적 선택을 내리는 것을 목표로 한다.

연구 모형

블록체인 기반 뱅킹 서비스 후보군을 도출하고, 서비스의 성공을 위한 평가 기준(기술, 시장, 정책, 비용)을 설정한 뒤, AHP 분석을 통해 각 서비스의 종합 우선순위를 도출하는 계층적 의사결정 모델을 구축한다.

본 연구는 AHP 분석 절차에 따라 다음과 같은 명확한 계층 구조의 의사결정 모델을 설계했다.

  • 1계층: 최종 목표 (Goal)
    • 블록체인 기반 최적의 대고객 금융 서비스 도출
  • 2계층: 주요 평가 기준 (Main Criteria)
    • 기술 요인: 기술적 구현 가능성, 안정성, 보안성 등.
    • 시장 요인: 고객 요구 부합도, 신규 사업 기회, 경쟁 우위 확보 등.
    • 정책 요인: 관련 법규 및 규제 준수 용이성.
    • 비용 요인: 시스템 구축 비용, 운영 및 유지보수 비용.
  • 3.계층: 세부 평가 항목 (Sub-criteria)
    • 각 주요 평가 기준을 더 상세한 항목으로 세분화했다. (예: 기술 요인 → 기술적 실현가능성, 보안성, 확장성, 표준 수용성)
  • 4.계층: 서비스 대안 (Alternatives)
    • 실제 도입을 검토할 블록체인 기반 서비스 후보들을 선정했다. (예: 로그인/인증, 송금/결제, 디지털 자산 관리, P2P 금융)

이러한 계층 모델을 바탕으로 전문가들에게 “2계층의 주요 평가 기준 중에서는 무엇이 가장 중요합니까?” 혹은 “기술적 실현가능성 측면에서 볼 때, 로그인 서비스와 송금 서비스 중 어느 것이 더 우수합니까?”와 같은 쌍대비교 설문을 진행하고, 그 결과를 종합하여 각 서비스 대안의 최종 우선순위 점수를 계산했다.

데이터 설명

특정 지방은행의 임직원 등 블록체인 및 금융 분야 전문가 그룹을 대상으로 실시한 AHP 설문조사 데이터를 활용했으며, 이는 정성적인 판단을 정량화한 오프체인(Off-chain) 데이터이다.

  • 출처: 논문에 구체적인 출처는 명시되지 않았으나, 특정 지방은행의 임직원 및 관련 분야 전문가 20여 명을 대상으로 직접 수행한 설문조사 데이터를 사용했다. 이는 전문가의 주관적 판단을 측정하는 오프체인(Off-chain) 데이터이다.
  • 수집 방법: 연구진이 AHP 계층 모델에 기반하여 설계한 설문지를 전문가들에게 배포하고 회수했다.
  • 데이터 변수 설명: 본 연구의 ‘데이터’는 수치 자체가 아니라, 전문가들의 정성적인 판단을 정량화한 값이다.
    • 쌍대비교 응답 (Pairwise Comparison Responses): 연구의 핵심 데이터로, 두 개의 항목을 비교하여 어느 한쪽이 얼마나 더 중요한지(또는 우수한지)를 9점 척도로 평가한 값이다.
      • 예시 1 (평가 기준 간 비교): 시장 요인 vs 비용 요인 → “시장 요인이 비용 요인보다 훨씬 더 중요하다 (7점)”
      • 예시 2 (대안 간 비교): 로그인/인증 vs 송금/결제 (기술성 측면에서) → “로그인/인증이 송금/결제보다 약간 더 실현가능성이 높다 (3점)”
    • 응답 일관성 비율 (Consistency Ratio, CR): 응답자가 얼마나 논리적이고 일관성 있게 답변했는지를 나타내는 지표. (예: A>B이고 B>C이면, 반드시 A>C여야 함). CR이 특정 기준(일반적으로 0.1 또는 0.2)을 초과하는 응답은 분석에서 제외하여 데이터의 신뢰성을 확보한다.

데이터 분석

AHP 분석을 통해 전문가들의 응답을 종합한 결과, 평가 기준 중에서는 ‘시장성’이 가장 중요한 것으로 나타났으며, 최종 서비스 대안 중에서는 ‘로그인/인증’ 서비스가 가장 높은 종합 우선순위를 획득했다.

AHP 분석 소프트웨어를 사용하여 수집된 쌍대비교 설문 데이터를 분석했다. 분석 과정은 각 계층별로 가중치를 계산하고, 이를 종합하여 최종 우선순위를 도출하는 방식으로 이루어졌다.

  • 평가 기준(2계층) 가중치 분석 결과: 전문가들은 4가지 주요 평가 기준 중에서 **시장성(가중치: 0.409)**을 가장 중요하게 생각했다. 이는 기술 자체의 우수성이나 비용 문제보다, ‘고객이 원하는가’와 ‘새로운 사업 기회가 있는가’를 최우선으로 고려해야 함을 의미한다. 그 뒤를 이어 기술 요인(0.267), 정책 요인(0.208), 비용 요인(0.116) 순으로 나타났다.
  • 서비스 대안(4계층) 종합 우선순위 분석 결과: 모든 평가 기준과 가중치를 종합하여 각 서비스 대안의 최종 점수를 계산한 결과, **’로그인/인증 서비스'(종합 점수: 0.301)**가 1순위로 선정되었다. 이는 블록체인의 보안성과 편의성을 활용하여 기존의 공인인증서 등을 대체하는 서비스가 가장 시급하고 중요한 과제임을 시사한다. 그 뒤를 이어 ‘송금/결제 서비스'(0.258), ‘디지털 자산 증명'(0.241), ‘P2P 금융'(0.200) 순으로 나타났다.

핵심 결과

분석 결과, 은행 전문가들은 블록체인 기술을 신규 수익 사업에 활용하기보다, 기존 서비스의 ‘비용 절감’과 ‘보안 강화'(로그인/인증)에 우선적으로 적용해야 한다고 판단했다.

이 연구의 핵심 결과는 지방은행의 블록체인 도입 전략에 대한 명확하고 데이터 기반의 방향성을 제시했다는 점이다. 전문가들은 ‘P2P 금융’과 같이 혁신적이지만 리스크가 큰 신사업보다는, 기존 은행 업무의 비효율을 개선하고 고객의 편의성을 직접적으로 높일 수 있는 기반 서비스에 블록체인 기술을 우선 적용해야 한다고 판단했다.

특히 ‘로그인/인증’ 서비스가 1순위로 선정된 것은, 복잡한 인증 절차가 고객 이탈의 주요 원인 중 하나라는 문제의식과, 블록체인 기반의 분산 ID(DID) 기술이 이를 해결할 수 있는 강력한 대안이라는 기대감이 반영된 결과이다. 이는 은행이 당장의 새로운 수익 창출보다는, **고객 경험 개선과 보안 강화를 통한 ‘기존 고객 지키기’**를 더 시급한 과제로 인식하고 있음을 보여준다.

시사점

신기술 도입 전략을 수립할 때, 막연한 가능성이나 기술적 트렌드에 의존하기보다, AHP와 같이 다수의 평가 기준을 체계적으로 고려하고 이해관계자의 의견을 정량적으로 통합하는 구조화된 의사결정 프로세스가 필요하다.

이 연구는 신기술 도입을 고민하는 모든 기업에게 중요한 시사점을 제공한다.

첫째, 전략적 의사결정의 과학화가 필요하다. AHP와 같은 구조화된 의사결정 기법을 사용하면, 경영진의 직관이나 특정 부서의 주장에만 의존하는 위험을 줄일 수 있다. 모든 이해관계자가 동의하는 평가 기준을 설정하고, 각 대안을 동일한 잣대로 평가하는 과정은 의사결정의 객관성과 투명성을 높이고, 결과에 대한 내부적인 공감대를 형성하는 데 큰 도움이 된다.

둘째, ‘무엇을 할 것인가’만큼 ‘무엇을 하지 않을 것인가’를 결정하는 것이 중요하다. AHP 분석은 각 대안의 우선순위를 명확한 점수로 보여주므로, 한정된 자원을 어디에 집중해야 할지, 그리고 어떤 프로젝트는 과감히 포기하거나 후순위로 미뤄야 할지를 명확하게 판단할 수 있게 해준다. 이는 성공적인 프로젝트 관리와 자원 배분의 핵심이다.

인사이트

무엇을 ‘할 수 있는지’가 아니라, 무엇을 ‘해야 하는지’에 집중하라. 전략은 선택의 기술이다.

이 논문은 데이터 분석의 최종 목표가 ‘전략적 선택’을 돕는 데 있음을 명확히 보여준다. 고객을 분석하고, 시장을 예측하는 모든 활동은 결국 “그래서 우리는 이제 무엇을 해야 하는가?”라는 질문에 답하기 위함이다. AHP는 바로 이 마지막 질문에 답하는 강력하고 체계적인 ‘생각의 도구’를 제공한다.

  • 페르소나 예시: “Web3 프로덕트 매니저(PM), 사라(Sarah)”
    • 특징: 사라는 새로운 DeFi 프로토콜의 다음 분기 로드맵을 기획하고 있다. 그녀 앞에는 ‘실물자산(RWA) 토큰화 기능’, ‘AI 기반 자동 투자 전략 기능’, ‘레이어2 기반의 빠른 거래 지원’, ‘NFT 담보대출 기능’ 등 수많은 유망한 아이템들이 있다. 그녀의 과제는 제한된 개발 자원과 시간 속에서, 어떤 기능을 먼저 개발하고 출시해야 시장에서 성공하고 비즈니스 목표를 달성할 수 있을지 우선순위를 결정하는 것이다.
    • 데이터 기반 행동 추정: 제품 기획 관련 커뮤니티(예: 디스코드)에서 사용자 피드백 수집, 경쟁 프로토콜의 기능 출시 동향 분석, 내부 개발팀과 리소스 논의.
  • 실질적인 마케팅 액션 제안 (프로덕트 기획 및 전략 관점):
    1. AHP를 활용한 MVP 기능 선정: ‘사라’와 같은 PM은 이 논문의 AHP 방법론을 그대로 활용하여 제품 로드맵을 결정할 수 있다. 먼저 기술적 구현 난이도, 시장 잠재력(수요), 경쟁 우위 확보 가능성, 규제 리스크를 주요 평가 기준으로 설정한다. 그 다음, 핵심 이해관계자(개발자, 투자자, 마케터, 핵심 커뮤니티 멤버)들의 의견을 AHP 설문으로 종합하여 MVP(최소기능제품)에 포함될 기능의 우선순위를 객관적으로 결정한다.
    2. 고객 세그먼트별 니즈 기반 우선순위 설정: (CRM 데이터 분석과 연계) 먼저 고객 세분화를 통해 ‘고래 투자자’, ‘소액 리테일’, ‘개발자’ 등 주요 타겟 그룹을 식별한다. 그 다음, 각 세그먼트 그룹을 대상으로 “어떤 기능을 가장 원하십니까?”에 대한 설문/인터뷰를 진행하고, 그 결과를 AHP 분석의 ‘시장성’ 기준에 높은 가중치로 반영하여, 핵심 고객이 가장 원하는 기능부터 개발하는 데이터 기반 의사결정을 내린다.
    3. 로드맵 커뮤니케이션의 설득력 강화: AHP 분석 과정과 결과를 커뮤니티에 투명하게 공개한다. “저희는 커뮤니티와 전문가 여러분의 의견을 종합한 결과, 이러한 기준에 따라 다음 분기에는 ‘이 기능’에 집중하기로 결정했습니다”라고 로드맵을 발표한다. 이는 의사결정의 설득력을 높이고, 커뮤니티로부터 “우리 의견을 듣는 프로젝트”라는 신뢰와 지지를 얻는 효과적인 방법이다.