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이슈

강력한 플랫폼의 영향력 : 알리바바 그룹의 MYbank의 성공 사례와 카카오 뱅크

by 돈버일하 2017. 8. 18.
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디지털 금융

강력한 플랫폼의 영향력

중국 공상은행의 온라인 쇼핑몰 운영


 알리바바 그룹의 MYbank 성공 사례 → 대출 금리 8~12%, NPL 비율 1% 미만 유지

 MYbank의 성공 요소는 알리바바의 우월적 지위에서 창출 → 중국 은행들의 벤치마킹

 전자 상거래 확대와 간편 결제 편의성 증대에 힘쓰는 이유 → Big data의 monetizing


중국의 주요 대형 은행들이 앞다퉈 온라인 쇼핑몰을 운영 중에 있다. 그 원인은 알리바바 그룹의 MYbank의 성공 사례에서 찾을 수 있다. MYbank는 알리바바의 금융 그룹인 앤트 파이낸셜 (Ant Financial)이 30% 보유한 인터넷 전문은행이다. 주력 상품은 ‘왕상다이’로 전자 상거래 기 업을 위한 전용 대출이다. 또한 소상공인 전용 대금결제 서비스인 ‘서우첸마’는 길거리 노점상들 도 온라인으로 자신들의 매출 내역을 파악할 수 있는 회계장부를 만들 수 있다. 이 과정에서 MYbank는 소상공인의 매출 내역과 대금 결제 등을 파악할 수 있다.

가장 눈에 띄는 것은 MYbank의 연평균 대출 금리가 8~12%임에도 불구하고 NPL 비율은 1% 미만인 점이다. 중국의 주요 은행들의 대출 금리 대비 2배 이상 높게 금리를 받지만 NPL 비율 은 중국 은행들의 평균인 1.7%를 크게 하회하고 있다. 성장이 높아 NPL 비율이 낮게 나오는 것일 수도 있는데 업계에 따르면 실제 대손 충당금 비용도 일반 은행 대비 크게 낮은 것으로 전 해진다.

MYbank가 이처럼 높은 대출 수익률에도 우수한 건전성을 유지할 수 이유는 알리바바 플랫폼의 우수성과 우월적 지위라고 판단된다. 대출 상품을 크게 일반 소비자에 대한 소액 신용 대출과, 전자 상거래에 입점되어 있는 판매자에 대한 대출로 나눠 생각하면 쉽게 이해가 된다. 알리바바 전자 상거래를 이용하는 소비자들로부터 축적되는 데이터는 바로 신용 평가로 활용 될 수 있다. 이를 즈마신용이라고 불리는데 자회사 형태로 보유하고 있다. 즈마신용의 평가 단계는 전자 상거래 결제 내역, 신용카드 연체 여부, 각종 요금 납부 현황 등이다. 두 번째가 핵심인데 알리바바 전자 상거래 사이트의 판매자들에 대한 운영자금 대출이다. 이 부분은 판매자의 매출 데이터 및 대급 납부 데이터를 통해 신용 평가가 가능하며, 무엇보다 알리바바라는 우월적 지위에 의한 리스크 관리가 가능하다. 만약에 연체를 할 경우 알리바바 내 입점을 제한한다면 그 어떤 방법보다 훌륭한 건전성 관리 방법이 된다.

중국은행들이 앞다퉈 온라인 쇼핑몰을 운영하는 이유도 비슷한 맥락이다. 쇼핑몰을 통해 고객 데이터(소비자는 물론 판매자)에 접근이 용이하고 이를 활용한 대출 수익 확대를 목적으로 하 고 있다. 중국 공상은행은 온라인 쇼핑몰을 중심으로 새로운 금융 전략 일환으로 E-ICBC를 운 영 중이다. 이는 전자 상거래 확대를 기반으로 지급 결제를 간편화시켜 각종 금융 상품과 연계 시킨다는 전략이다.

은행 

 쇼핑몰

 형태

  공상은행

 룽e거우

  B2B, B2C

  건설은행

 선룽상우

  B2B, B2C

  교통은행

 지아오보훼이

  B2C, B2B

  농협은행

 E상관지아

  B2B, B2C

  중국은행

 총밍거우

  B2C


알리바바의 사례에서 알 수 있듯이 강력한 플랫폼Big data 창출 및 금융과 연계한 강력한 lock-in효과(현재 이용하고 있는 서비스의 우월성으로 인해 타사의 서비스로 이동을 제한하는 현상)를 발휘한다. 카카오톡의 현재 국내 실제 유저수는 4천만명을 넘어선다. 만약 카카오 뱅크에서 소액 대출을 받은 고객이 연체를 할 경우 카카오톡 사용을 일시 정지 시킨다면 강력한 lock-in 효과를 발휘할 수 있다. 또한 컨소시엄 연합군인 이베이 내의 가맹점들에 게 운전자금 대출을 해준다면 매출 data 축적을 통한 신용평가가 용이한 것은 물론 강력한 lock-in 효과를 발휘할 수 있을 것이다.

결론적으로 강력한 플랫폼(전자 상거래 지위 확대 + 지급 결제의 편의성 증대)은 사용자의 이용을 증가시키며, 이 과정에서 big data가 축적되고, 이 big data를 활용해서 대출 사업 과 광고 마케팅으로 수익을 얻는 생태계를 형성하게 된다. 국내에서 카카오 뱅크가 이러한 생태 계 구성을 최초로 시도한다고 볼 수 있다.


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