금융 서비스 부문의 정보보호 실무자 데이빗 폴리노(David Pollino)는 잠재적인 불법 트랜잭션과 관련된 리스크 관리를 담당하고 있다. 그는 자신이 사용하고 있는 예측 분석을 비즈니스에 연관된 리스크 관리를 해주는 무엇과도 바꿀 수 없는 툴이라고 설명했다.

예측 분석(Predictive Analytics)이란 무엇이며 정보보호와는 어떤 관련이 있는가?

분석(Analytics)은 데이터를 분석하기 위한 훈련된 접근 방법일 뿐이다. 어떤 사람들은 그것을 데이터 분석의 과학이라고 부르지만 그것은 기본적으로 우리가 갖고 있는 데이터를 취하여 데이터를 조사하고 분석하는 방법에 관한 훈련된 통제 방법론을 보유하는 것이다. 대부분의 보안 전문가들은 특정한 종류의 메트릭스를 사용하지만 분석(Analytics)은 이러한 메트릭스를 사용해 데이터 구동 결정을 내리는 좀 더 훈련된 접근법이다. 신용 점수가 예측 분석(Predictive Analytics)의 훌륭한 예라 할 수 있다. 그것은 우리에 관한 데이터의 이력 조망으로 우리가 향후 요금을 지불할지 예측하기 위한 것이다.

온라인 뱅킹의 리스크 관리에 예측 분석이 어떻게 이용되는가?

대개 리스크 관리자는 일정한 수의 요소들만 통제할 수 있을 뿐이다. 그들은 경제나 시장 조건을 통제하지는 못 하지만 리스크 시스템 설정 옵션을 통제할 수 있다. 그러한 설정 옵션을 기반으로 앞으로 통제가 어떻게 실시되어야 하는지 예측하기 위해 분석(Analytics)을 사용할 수 있다. 이러한 고객 유형이 더 낫다거나, 더 나쁘다고 말해주는 점수를 산출하기 위해 데이터를 분석할 수 있다. 이와 관련한 과제는 모든 “변수”를 아는 것이다.

다른 업계의 정보보호 전문가들이 예측 분석을 어떻게 사용할 수 있는가?

수많은 기업들이 그들의 돈을 경쟁에 놓이게 하고 있고 많은 것들이 기업이 판매하는 모든 제품을 집중시키는데 방해가 될 수 있다. 분석(Analytics)은 우리가 어떤 금액을 지불해야할 어떤 사람에 대해 우리가 알고 있는 것을 조사하기 위해 사용될 수 있다. 우리가 그들을 신뢰할수록 그들은 더 높은 점수를 받게 될 것이다.

또한, 직원 감독은 정보보호 그룹이 제공하는 공통적인 기능이다. 사용자 행위를 지켜보기 위해 당신이 사용하는 시스템이 무엇이든 비정상적인 행위를 조사하는 분석적 접근법을 적용할 수 있다. 분석을 사용함으로써 당신은 가장 적합한 것에 초점을 맞출 수 있다.

예측 분석에는 많은 리소스가 필요한가?

그것은 숙련된 리소스를 필요로 하기 때문에 그에 관해 공부하거나 누군가를 고용할 필요가 있다. 회사의 다른 부서에서 리소스를 빌릴 수도 있을 것이다. 나는 항상 시장에서 구했다.

<글·마샤 새비지(Marcia Savage)>

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