아이티아이즈 분기보고서 (2022.03)
1. 사업의 개요

【용어표】

번호	용어	해설

1	핀테크	Finance(금융)와 Technology(기술)의 합성어로, 금융과 IT의 융합을 통한 금융서비스 및 산업의 변화를 통칭

2	솔루션	사용자 요구에 적합하면서 특정한 형태의 컴퓨터 소프트웨어 패키지나 응용 프로그램과 연계된 문제를 처리해 주는 하드웨어 또는 소프트웨어를 의미. 솔루션은 사용자가 하드웨어, 소프트웨어, 서비스, 응용 프로그램, 파일형식, 회사, 상표명, 운영체계 등을 일일이 구별해야 하는 어려움을 겪지 않고 원하는 작업을 가능하게 함

3	G20	주요 선진국과 신흥국이 국제사회의 주요 경제/금융 이슈를 논의하는 협의체

4	서브프라임 모기지 사건	미국의 초대형 모기지론 대부업체들이 파산하면서 시작된, 미국만이 아닌 국제금융시장에 신용경색을 불러온 연쇄적인 경제위기

5	레버리지	실제 가격변동률보다 몇 배 많은 투자수익률이 발생하는 현상

6	익스포져	리스크에 노출되어 있는 금액

7	디레버리징	자기자본 대비 차입비율에서 차입비율을 낮추는 것

8	바젤은행감독위원회	은행 감독의 국제적인 협력을 증대하기 위하여 설립한 위원회. 각국의 자기 자본 비율 따위의 국제 표준을 제정하고 은행 감독을 하려는 나라 간에 정보 교환을 도움. 1974년 10개 선진국의 중앙은행 총재 회의에서 결의되어 설립

9	신용리스크	거래상대방의 경영상태 악화, 신용도 하락 또는 채무 불이행 등으로 손실이 발생할 위험

10	내부등급법	바젤은행감독위원회가 바젤2에서 정하고 있는 최소요건(신용리스크 측정치의 신뢰도를 높이기 위하여 신용평가시스템이 갖추어야할 최소한의 양적,질적 요건)을 충족하여 감독당국의 승인을 받은 은행이 자체 추정한 리스크 측정요소(부도율, 부도시손실률, 부도시익스포져)를 활용하여 신용리스크에 대한 위험가중자산을 산출하는 방법

11	AI	인간의 인식 판단, 추론, 문제해결, 언어나 행동지령, 학습 기능과 같은 인안의 두뇌작용과 같이 컴퓨터 스스로 추론,학습,판단하면서 작업하는 시스템

12	Big Data	디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터

13	Cloud	소프트웨어와 데이터를 인터넷과 연결된 중앙 컴퓨터에 저장, 인터넷에 접속하기만 하면 언제 어디서든 데이터를 이용할 수 있도록 하는 것

14	IFRS(International Financial Reporting Standards)	국제회계기준위원회(IASC)에서 기업회계 처리, 재무제표에 대한 국제적인 통일성을 위해 공표하는 회계기준

15	4차 산업 혁명	인공 지능, 사물인터넷, 빅데이터, 모바일 등 첨단 정보통신기술이 경제, 사회 전반에 융합되어 혁신적인 변화가 나타나는 차세대 산업혁명

16	초(超)개인화	개인의 상황과 필요에 맞게 기업이 개별적인 맞춤 혜택을 제공하는 것을 의미

17	머신러닝	인공지능의 연구 분야 중 하나로, 이간의 학습 능려과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법

18	ISP((Information Strategy Planning)	비즈니스의 중장기 경영 비전 및 전략을 효과적으로 지원하기 위해 전사적 관점에서 정보시스템, 정보관리 체계의 비전 및 전략계획을 수립하는 활동을 의미

19	애플리케이션	특정한 업무를 수행하기 위해 개발된 응용 소프트웨어

20	트랜젝션	하나의 작업을 수행하기 위해 필요한 데이터베이스의 연산들을 모아놓은 것으로, 데이터베이스에서 논리적인 작업의 단위

21	플랫폼	컴퓨터 시스템의 기본이 되는 특정 프로세서 모델과 하나의 컴퓨터 시스템을 바탕으로 하는 운영체제

22	데이터 마트	데이터 웨어하우스와 사용자 사이의 중간층에 위치한 것으로 하나의 주제 또는 하나의 부서 중심의 데이터 웨어하우스

23	SaaS
(Software as a Service)	소프트웨어의 여러 기능 중에서 사용자가 필요로 하는 서비스만 이용가능하도록 하는 소프트웨어

24	프로비저닝	사용자의 요구에 맞게 시스템 자원을 할당, 배치, 배포해 두었다가 필요 시 시스템을 즉시 사용할수 있는 상태로 미리 준비해 두는 것.

25	IRB
(임상시험심사위원회)	계획서 또는 변경계획서, 피험자로부터 서면동의를 얻기 위해 사용하는 방법이나 제공되는 정보를 검토하고 지속적으로 이를 확인함으로써 임상시험에 참여하는 피험자의 권리, 안전, 복지를 보호하기 위해 시험기관 내에 독립적으로 설치한 상설위원회

26	CB(Credit Bureau)	개인신용 관련 정보를 토대로 신용도를 평가하는 기관.

가. 회사의 현황 (1) 사업 개황 당사는 2012년 8월 핀테크 시장에 진입을 목표로 설립한 이후, 금융 IT Compliance 및 각종 규제 대응을 위한 전문 IT 기업으로서 시장의 포지셔닝을 구축하며 성장을 시작하였습니다. 또한 4차 산업 혁명 시대를 맞이하여 최신 기술 트렌드를 적극적으로 도입하여 독자적인 기술로 클라우드 기반의 디지털 플랫폼인 GURMWI™를 개발하였습니다. 당사는 GURMWI™ 플랫폼을 의료ㆍ헬스케어 분야, 농생명 분야, 공공 기관 등 다양한 산업분야에 제공하며 사업영업을 확대해나가고 있습니다. 최근에는 (재)한국보건의료정보원의 "의료분야 마이데이터(PHR) 생태계 조성을 위한 마이헬스웨이 시스템 구축 및 실증 확산 추진사업"의 주사업자로 선정되는 등 GURMWI™ 플랫폼을 활용한 새로운 사업에서도 점차 성과를 획득하고 있습니다.

① B2B Digital Finance Solution

㉠ Finance core solution

국내 금융회사의 전체 시스템은 법에 의하여 통제되고 있기 때문에 국내 금융기관들은 유사한 시스템을 구성하고 있습니다. 아래 그림은 국내 금융기관들의 일반적인 시스템 구성도입니다.

금융기관 시스템은 고객 대상의 업무, 여신, 자금, 회계 등의 기본업무를 위한 계정계 영역, 금융기관의 리스크 관리를 수행하는 정보계 영역, 그 외에 IT 시스템 운영을 위한 인프라 영역 등으로 구성되어 있습니다. 이러한 금융기관들의 시스템 구성도를 바탕으로 금융회사들의 업무를 설명하면 크게 3가지로 구분할 수 있습니다.

첫째, 수신(저축)업무, 여신(대출)업무, 외환업무 등 금융회사들의 고유 업무들은 대부분 "계정계"를 통해 수행됩니다. 계정계는 고객 대응업무와 밀접한 관계가 있으므로 고객이 금융기관 시스템의 편의성을 가장 쉽게 체감할 수 있는 금융회사의 시스템입니다.

둘째, 보증을 서주거나 어음을 인수하는 등의 금융회사의 고유업무에서 파생되는 업무들이 있습니다. 이런 업무들은 고유업무에서 파생되는 성격이며 고객에 대한 신용평가, 리스크 관리 등이 필요한 업무로 정보계와 계정계 모두에서 수행되어집니다.

마지막으로, 금융회사들이 영업을 겸하면서 하는 업무로서 채권회수(추심)을 대행하거나 기업들의 M 중개하는 등 금융회사의 자본과 관련된 업무가 있습니다. 자본과 관련된 업무는 정보계와 대외계 등이 복합적으로 연계되어 수행되어집니다.

과거에 금융회사는 대출 실행에 따른 이자 수익 창출, 파생상품거래와 같은 투자 활동 등의 고유업무를 수행하는 것에 집중을 했다면 2008년 미국의 서브프라임 모기지 사태로 시작된 전세계 금융위기를 경험삼아 글로벌 금융위기의 예측 불가능성, 전세계로 파급되는 금융위기의 속도와 범위, 이로인한 악영향의 심각성 등을 느끼고 현재는 금융기관 보유 자본의 건전성 및 안정성을 유지하는데 집중하고 있습니다. 또한 전세계적으로 대내ㆍ외 충격을 견뎌낼 수 있도록 은행 부문의 복원력을 높이는 것이 세계경제의 지속 가능한 성장을 위한 중요 과제라는데 인식을 하게 되었습니다. 금융위기 이후 바젤은행감독위원회(Basel Committee on Banking Supervision)는 기존 바젤규제를 리스크 관리분야를 중점적으로 개편한 현재의 바젤3 자기자본비율 규제로 확장하였습니다. 이러한 변화 속에서 2020년 발발한 코로나19는 은행을 비롯한 금융권을 비롯한 관리감독기구 내부적으로도 외부환경의 변화를 대응하기 위한 리스크 관리가 중요하다는 것을 더욱 강조시키는 계기가 됐으며 계속적으로 금융기관 자본관리 점차 강화되는 추세입니다.

금융감독원이 2020년 발표한 자료에 따르면, 규제당국은 국내 15개 은행의 바젤3 신용리스크 개편안의 조기 시행을 승인하였으며, 2020년 6월 말부터 2021년까지 13개 은행이 순차적으로 바젤3 도입을 진행하고 있습니다.

바젤은행감독위원회가 규제하고 있는 자기자본비율의 측정 기준은 장외파생상품을 비롯하여 금융회사가 투자하고 관리하는 주식, 채권, 선물 등 많은 데이터를 활용하여 산출이 되므로 각 은행들이 자체적으로 수기로 산출하기에는 한계가 존재합니다. 따라서, 금융회사의 솔루션 도입은 필수불가결한 사항이며, 솔루션은 변화하는 금융환경 및 규제의 변화에 따라 끊임없이 발전되어야 합니다.

당사는 설립 이후, 국내 금융권 대상으로 한 장외파생상품 시스템, 통합자금관리 시스템, 외화금고 시스템, 신용평가시스템, 채권운영시스템, 여신금리시스템, 내부등급법시스템 거래정보저장소 시스템 등을 공급하고 있으며, 이를 바탕으로 다양한 금융회사의 업무 프로세스에 대한 정보와 노하우를 축적하며 금융 IT의 전문성을 강화하고 있습니다.

㉡ AI·Big Data solution

현재 우리는 4차 산업혁명 시대를 보내고 있으며, AI, Big Data, Cloud 등으로 표현되는 새로운 기술적 동향이 활발히 나타나며 각 산업에 널리 적용이 되고 있습니다. 이러한 현상은 금융권도 예외가 될 수 없습니다.

"한국데이터산업진흥원"에서 발표한 자료에 따르면 국내 업종별 빅데이터 도입률에서 금융업이 기타 업종에 비하여 높은 수치를 기록하고 있습니다. 이러한 지표는 금융업 전반으로 빅데이터에 대한 관심이 높다는 방증이며 국내의 데이터 산업 시장이 성장함에 따라 금융업의 빅데이터에 대한 수요도 점차 증가할 것으로 예상할 수 있습니다. 이미 금융회사들은 보유하고 있는 방대한 금융정보에 이종 기업이 보유한 고객 데이터를 결합하여 초(超)개인화된 맞춤형 상품과 서비스를 제공하기 위한 방안을 모색하기 시작했습니다. 또한 2021년 8월부터 시행된 마이데이터 사업을 시작으로 금융기관과 고객과의 거래 이외에 금융기관 내부업무 프로세스에서도 AI, Big Data, Cloud들이 접목되어 새로운 비즈니스 영역이 나타나고 있습니다. 예를 들면, 지금까지 계량적 지표인 금리, 환율 등을 사용하여 시장 예측을 하였다면 현재는 비정형데이터 등을 활용하여 시장의 변동을 예측할 수 있는 방안을 검토 중입니다. 또한 기존에는 여신 심사시 은행이 보유하고 있는 정보(채무자의 재산, 수입, 대출 상환 이력 등)를 기반으로 대출상환능력을 판단하였다면 점차 금융기관이 보유하고 있지 않은 데이터까지 확장시켜 채무자의 대출상환능력을 판단하며 채무자의신용평가, 여신심사 등에서 기존보다 심층적인 분석과 판단이 이뤄지고 있습니다.당사도 변화하고 있는 금융 업무 프로세스에 맞춰 AI, Big Data, Cloud의 신기술을 접목하여 사업의 영역을 확장하고 있습니다. 그 과정에서 당사는 국내 은행을 대상으로 'AI기반 시장예측 시스템', '통합데이터 기반 심사분석시스템' 및 '기업여신 자동심사 시스템'을 공급하였습니다.

현재 국내 금융회사의 경우, AI·Big Data 기술의 금융회사 업무 프로세스 적용을 고려하거나 시작되고 있는 상황이며, AI·Big Data 기술의 적용을 위한 제반 준비를 시작한 단계입니다. 실질적으로 금융회사 프로세스에 AI·Big Data 기술을 적용하기 위한 컨설팅 요구사항이 반영된 프로젝트들이 활발히 진행 중입니다. 향후 금융 업계에서 데이터 과학을 활용하여 성장이 예상되는 분야는 다음과 같습니다.

항목	내용

i.사기 및 부정행위 탐지	머신러닝은 신용카드, 회계 보험등과 관련된 부정행위를 효과적으로 감지하고 예방하는데 중요하게 활용될 수 있습니다. 철저한 보안을 위해 부정행위의 사전 탐지는 필수적이고 은행이 이를 빨리 발견할수록 계좌 활동을 빨리 제한하여 손실을 최소화할 수 있습니다.

ii. 고객 데이터 관리	은행들은 대량의 데이터를 수집, 분석, 저장해야 합니다. 그러나 이를 단순한 회계감사의 일로 보기 보다는 머신러닝과 데이터 과학 툴을 이용해 새로운 수익의 기회를 창출하고 고객에 대해 더 많이 파악할 수 있는 가능성으로 바꿀 수 있습니다.

iii. 투자은행을 위한 리스크 모델링	리스크 모델링은 금융 활동을 규제하는데 도움이 되고 금융상품의 가격을 결정할 때에도 아주 중요한 역할을 하기 때문에 투자 은행에게 높은 우선 순위에 있는 기능 중 하나입니다. 투자은행은 기업의 자금조달, 인수합병 촉진, 기업 구조조정 또는 재편, 투자 목적을 위해서 기업의 가치를 평가합니다. 이 과정에서 리스크 모델링은 실질적인 도움이 되며 더 많은 데이터를 가지고 데이터 과학의 툴을 활용할수록 더욱 수준 높은 평가가 가능해집니다.

iv. 고객맞춤형 마케팅	마케팅 성공의 열쇠는 특정 고객의 요구와 선호에 맞는 맞춤형 제안을 제공하는 것입니다. 이 때, 데이터 분석을 활용하면 적시에 적절한 제품을 알맞은 고객에게 제공하는 개인화된 마케팅을 할 수 있습니다. 금융회사는 효율적이고 개인화된 고객 확보를 할 수 있고 고객과의 관계를 개선할 수 있습니다.

v. 고객생애가치 예측	고객생애가치(CLV)는 기업이 미래의 고객과의 전체 관계에서 얻을 모든 가치를 예측하는 것입니다. 이 예측의 중요성은 매우 빠르게 증가하는 추세인데, 고객 관리 및 관계 유지와 수익 향상, 비즈니스 성장에 도움이 되기 때문입니다.

vi. 실시간 분석과 예측 분석	은행에서 분석의 중요성은 너무나 분명합니다. 금융 업계의 데이터 과학 활용 사례는 모두 분석과 밀접한 관련을 가지기 때문에 머신러닝 알고리즘과 데이터 과학 기술을 도입하는 것은 은행의 분석 전략 개선에 크게 기여할 수 있습니다.

② Digital platform

플랫폼(platform)은 클라우드 기술과 결합 시 기존의 한 기업이나 기관에 국한된 비즈니스 영역이 생태계(ecosystem)라는 형태로 확장되면서 서로 다른 영역의 비즈니스를 융합하고 결합한 새로운 형태의 서비스들을 만들게 됩니다. 이러한 생태계를 기반으로 하는 플랫폼이 디지털 환경에서 클라우드 기술과 결합되면서 디지털 플랫폼을 필요로 하게 되며, 기존 클라우드 기술이나 서비스를 제공하는 사업자(CSP, Cloud Service Provider)들과 협업하면서 각 사업 영역에서 활용할 수 있는 플랫폼을 필요로 하게 됩니다.당사는 AI, 빅데이터, 클라우드 지식을 보유한 외부 전문인력을 영입하고 교육을 통해 전문 인력으로 양성하며 변화하는 기술에 맞추어 금융회사 시스템에도 인공지능(AI), 빅데이터, 클라우드 등의 기술을 적극 도입하기 시작하였습니다. 또한 새로운 조직을 신설하여 금융회사을 비롯한 다양한 산업에 적용가능한 클라우드 기반의 플랫폼을 개발하였습니다.

당사의 클라라우드 기반 플랫폼인 'GURMWIT™’(이하 "구름위")는 당사의 독자 기술로 개발하였으며 이를 기반으로 의료데이터분석 지능형 SW 기술개발관련(이하 닥터앤서) 과제, 농생명 예측 지능정보 클라우드 플랫폼 구축, 스마트팜 빅데이터 플랫폼 구축을 위한 ISP(Information Strategy Planning)분석 사업, CDM 기반 정밀의료 데이터 통합 플랫폼 기술개발사업, 금융 핀테크 기업을 위한 핀테크 클라우드 지원 사업, 데이터중심병원 사업, 포스트코로나 도시감염병 대응 헬스케어 솔루션 도입 사업을 수행하였습니다. 특히 당사는 의료ㆍ헬스케어 분야에서 AI, 빅데이터를 활용할 수 있는 정부 주도의 플랫폼 사업인 닥터앤서에 당사의 GURMWI™ 플랫폼을 제공한 것을 시작으로 디지털헬스케어 플랫폼 시장을 선점해 나가고 있습니다.당사는 2021년 하반기부터 시작되는 마이헬스웨이사업의 주사업자로 선정되는 등 GURMWI™ 플랫폼을 활용하여 디지털헬스케어 플랫폼 사업까지 점진적으로 사업을 확장하고 있습니다.

나 . 시장 현황 및 전망

① B2B Digital Finance Solution

해외 금융시장의 디지털화가 점차 가속화되고 있습니다. IHC Markit에서 2021년 2월에 은행 종사자를 토대로 수행한 설문에 따르면 은행은 고객의 수요와 기술의 발전에 따른 기존 프로세스의 대체를 위하여 디지털화가 필요하다고 응답하였으며, 이러한 변화를 수용하지 않을 시에 향후 경쟁상황에서 열위에 놓일 수 있다고 인지하고 있습니다.

이러한 추세는 국내 금융기관에서도 살펴볼 수 있습니다. IDC에 따르면 국내의 디지털 금융 시장은 2017년부터 2020년까지 매년 19% 지속적으로 성장을 해오고 있습니다.

이러한 사실은 국내 은행의 점포수 감소와 신규채용 인력의 전문성에서 직관적으로 확인할 수 있습니다. 금융감독원에서 2021년 발표한 국내 은행의 점포수 변동추이에 따르면 지난해 말 기준 국내은행 점포수는 6,405개로 전년 말(6,709개) 대비 304개 감소했습니다. 핀테크의 발전에 따라 모바일뱅킹 등 비대면거래가 증가하면서 나타난 현상으로서 금융회사들이 IT를 적극 도입하고 있다는 방증이 됩니다.

또한 은행들은 인력 신규 채용 시, 이공계 채용의 비율을 증가하고 있는 추세입니다. 실제로 2020년 기준으로 시중은행 6곳 중 농협은행(38.6%), 우리은행(30.7%), 신한은행(30%)에서 30% 이상의 인력을 이공계 출신을 채용하면서 핀테크와 관련한 기술 능력과 대응력을 높이고 있습니다.

이러한 금융기관의 디지털화 외에도 AI, Big Data, Cloud 등 새로운 기술의 트랜드가나타나며 금융 규제에도 레그테크(RegTech)라는 새로운 패러다임이 나타나고 있습니다. 레그테크(RegTech)란 규제(Regulation)와 기술(Technology)의 합성어로서IT를 활용해 개별적인 금융기관의 컴플라이언스 규정을 포함한 금융당국이 요구하는 금융규제 준수 관련 업무를 자동화, 효율화하는 것을 말합니다.

전 세계 레그테크 시장 규모는 2019년 53억 2,000만달러에서 2027년 217억 3,000만달러로 가치로 연평균 19.5%의 성장률을 기록할 것으로 전망이 됩니다. 더구나 COVID-19로 인한 영향으로 재책 근무가 증가하고 기존의 프로세스에 한계가 드러남에 따라 레그테크의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 리스크 관리에 대한 수요 증가와 비즈니스 프로세스 규제에 대한 수요 증가는 전 세계적으로 레그테크 시장을 주도할 것으로 예상됩니다.

국내에서도 금융감독원은 2020년 금융산업 및 감독 혁신을 위해 빅데이터 및 AI를 기반으로 금융감독의 디지털 전환을 추진하며, 디지털 역량을 강화할 것을 권고하였으며, 2020년 5월에는 "금융 규제준수 자동화 기술 및 사례"를 발표하여, 금융감독원 발주로 코스콤이 수행한 머신리더블 레귤레이션(MPR) 시범사업, 금융보안원의 레그테크 포탈 운영 사례 등을 공유하는 등 금융기관들과 테스크포스팀을 구성하여 레그테크 도입을 활성하기 위한 방안을 마련 중입니다.

일례로 전북은행은 레그테크 기반의 내부통제진단시스템을 구축하였으며 하나은행은 레그테크를 활용하여 차세대 글로벌 뱅킹시스템(글로벌 표준시스템)을 2020년부터 해외 법인에 적용하는 등 글로벌 보안 강화를 위한 '표준화, 현지화, 통합화'를 추진하고 있습니다.

이와 같이 기존시스템에 레그테크 기술을 효율적으로 도입한다면 효과적인 규제대응과 규제업무의 자동화 및 표준화로 인하여 금융회사의 법규준수 능력을 제고시킬 수 있으며, 금융시장 전체적으로 준법감시 및 법규 준수를 위한 사회적 비용 절감의 효과가 있을 것으로 기대하고 있습니다.

② Digital platform

당사는 GURMWI™ 플랫폼을 기반으로 광의로는 플랫폼 시장을 목표시장으로 설정하였으며, 그중에서도 디지털 헬스케어 분야에 집중하고 있습니다.디지털 헬스케어는 디지털 기술 혁신이 의료기술과 융합되어 변화되고 새롭게 생겨나는 의료와 헬스케어 분야를 아우르는 영역을 의미합니다. 특히, 헬스케어는‘4P 의료’라는 궁극적인 목적을 가지는데, 4P는 예측(Predictive) 의료, 맞춤(Personalized) 의료, 예방(Preventive) 의료, 참여(Participatory) 의료를 가리킵니다.

의료 분야의 DT(Digital Tranformation) 기술은 소비자(환자)가 자신의 건강에 대해 더 나은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있도록 지원하고, 기존 건강관리 환경에서 벗어난 예방, 생명을 위협하는 질병의 조기 진단 및 만성질환 관리를 촉진시킵니다. 이를 통해, 의료 서비스의 비효율성이 감소하여 접근성이 향상되며, 비용 절감과 의료품질을 향상시킬 수 있고, 환자에게 맞춤형 의료서비스를 제공할 수 있습니다.

특히, 이러한 디지털 헬스케어에서 중요한 의료데이터는 '21년1월 보건복지부에서 발표한 '보건의료 데이터 활용 가이드라인'에서 가명처리의 개념과 원칙, 절차 등을 마련하였고, '21년3월에는 암데이터 사업 활성화를 위해 '암관리법 시행령 개정령안'을 통해 자료제공기관 및 자료제공방법과 절차 등을 장관이 승인시 활용할 수 있는 개정안을 의결하였습니다. 의료ㆍ헬스케어 시장은 패러다임의 변화를 통해서 새로운 시장을 형성할 수 있는 기반을 만들어가고 있습니다.

한국보건산업진흥원에서 2020년에 발표한 '디지털 헬스 산업 분석 및 전망 연구’에 따르면 2020년 세계 디지털 헬스 산업은 1,520억 달러 규모이며, 이는 전세계 반도체 시장 규모인 4,330억 달러의 35%에 해당합니다. 분야별 규모로 살펴보면, 모바일 헬스 860억 달러(57%), 디지털 헬스시스템 440억 달러(29%), 헬스케어 분석 150억 달러(10%), 텔레헬스케어 50억 달러(4%)로 디지털헬스 부문이 모바일헬스 부문 다음으로 시장규모가 커지고 있습니다.

또한, 국내 디지털 헬스케어 시장도 세계적인 흐름과 동일하게 지속적으로 성장 중에 있습니다. 과학기술정보통신부ㆍ한국과학기술기획평가원의 2020년 자료에 따르면 2018년 1.9조원, 2019년 6조 4,257억원으로 추정이 되고 있습니다.융합기술별로는 빅데이터(32.2%), 유전자기술(14.8%), 바이오센서(12.9%), 모바일(12.8%) 순으로 나타나고 있으며, 구성요소별로는 하드웨어 분야가 소프트웨어나 서비스 분야보다 기업 비중이 높고 대부분이 중소기업인 것을 알 수 있습니다.이는 서비스 및 산업 초기에 일반적으로 나타나는 현상으로서 산업이 확장되는 초기에는 하드웨어를 기반으로 한 인프라의 확장이 먼저 진행되며, 그 후 서비스 및 플랫폼의 확장이 뒤따르게 됩니다.

(2) 시장 규모 및 전망 (가) 금융 IT 시장 규모 및 전망

삼정KPMG회계법인이 금융위원회와 한국핀테크지원센터의 의뢰로 최근 발간한 '2020 한국 핀테크 동향 보고서’에 따르면 2009년부터 2019년까지 전 세계에서 발생한 핀테크 투자 건수는 3,481건으로 10년간 연평균성장률 26.4%를 기록하는 등 지속적으로 증가하고 있습니다. COVID-19 상황을 통해 금융 IT에 대한 중요성이 커지고 있으며 수요도 더욱 증가할 것으로 예상됩니다.

국내 금융산업 시장도 글로벌 핀테크 시장의 성장추세와 유사하게 매년 커지는 추세입니다. 삼정KPMG에서 발표한 ‘2020 한국 핀테크 동향 보고서’에 따르면 2019년 국내 핀테크 투자 유치 규모는 7억 5600만 달러로 연간 성장폭 세자리수를 유지하고 있습니다. 특히, 2013년부터 2019년까지 7년 동안 아시아 주요국 5개 국가의 연평균 성장률 중 한국의 성장률이 타아시아 국가들 대비 월등하게 높게 발생하였습니다.

금융회사는 핀테크시장의 성장을 비롯한 다양한 사업모델의 발현하고 있는 치열해진 산업환경과 새로운 규제 적용일자의 도래, 빠르게 변화하는 글로벌 기술 트렌드에 대응하기 위하여 IT예산은 매년 확대하고 있습니다.당사의 주요 고객사인 국내 은행권을 기준으로 하였을 때, 2019년 총 예산은 전년대비 8.64% 증가한 26조 9,900억원으로 나타났으며, 이 중 IT예산은 전년대비 18.39% 증가한 3조 1,220억원으로 나타났습니다. 총 예산 대비 IT 예산 비중은 11.57% 수준으로 전년(10.16%)대비 증가하였습니다.

2019년 은행의 IT예산 구성내용을 살펴보면, 전체 IT예산 중 전산운용에 소요되는 비용이 53.3%, 전산자본예산이 46.7%를 차지하고 있습니다. 전산운용비 중에는 인건비가 가장 높은 비중을 차지하고 있으며, 다음으로 전산유지보수비, 통신회선비, 금융결제원 공동이용분담금, 기기 사용료 등의 순으로 나타납니다. 은행의 IT예산은 한 해 대략 3조원에서 3조 5천억원이며, 당사는 그 중 인건비와 유지보수비 예산(약 1조 3천억원 ~ 2조원)에서 주로 매출을 발생시키고 있습니다. 이러한 통계는 우리나라가 규제 적용을 받기 전의 상황으로 규제 대응을 본격적으로 시작하는 2020년부터는 기존 예산보다 증가하는 추세입니다.

좀 더 세부적으로 당사가 영위하는 솔루션 산업의 국내시장규모의 전망을 세계시장의 전망을 활용하여 추정 시, 2021년부터 2024년까지 약 4년간 연평균성장률 4.8% 수준을 기록할 것으로 전망됩니다. 당사가 제공한 전망치에는 규제, 환경, 국가별 정책 등 예측할 수 없는 변동사항이 반영되지는 않으나, 현 상황을 가정 시 당사가 영위하는 사업은 지속적으로 성장할 것으로 전망됩니다. 또한, 국내의 솔루션(IT서비스 포함) 시장 규모의 세부항목을 보면 `20년 기준으로 약 14.65조원SW시장에서 금융산업이 차지하는 비율은 25.2%(3.7조원) 수준입니다.

[국내 솔루션 시장규모 과거 추이]

(단위:조원)

구분	2016년	2017년	2018년	2019년	2020년

패키지SW (A)	4.3	4.6	4.9	5.2	5.6

IT서비스 (B)	8.5	8.4	8.7	9.1	9.1

국내 시장규모주1) (A+B)	12.8	13.0	13.6	14.3	14.7

(출처:IDC, SPRI, 회사 재가공)

[솔루션 시장규모 전망]

(단위:조원)

구분	2021년(E)	2022년(E)	2023년(E)	2024년(E)

패키지SW (A)	6,762	7,303	8,010	8,870

IT서비스 (B)	7,373	7,627	7,892	8,162

세계 시장규모주1) (A+B)	14,135	14,929	15,902	17,032

세계 SW 시장규모 [C=(A+B)*환율주2]]	15,378,833	16,243,033	17,301,130	18,531,254

국내 SW 시장규모 [D=C*한국시장비중주3]]	141,485	149,436	159,170	170,488

(출처:출처:IDC Worldwide Blackbook(2021.4), 회사 재가공)

주1) 게임솔루션시장은 제외하였으며 SW시장규모는 최종 수요자의 SW Spending 기준입니다.
주2) 2020년 12월 31일 US달러 매매기준율 활용하였습니다.
주3) IDC Worldwide Blackbook(2021.4)에서 공시한 주요국 SW시장규모에서 명시하고 있는 0.92% 사용하였습니다.

(3) 대체시장의 존재 여부 및 전망

금융 IT의 경우, 금융 업무 프로세스에 대한 이해도가 기반이 되어야 하므로 IT 기술의 트렌드 변화 및 발전에 따라 근간이 되는 금융 업무 프로세스는 유지가 된 상태에서 신규 기술들이 도입이 되는 형태로 발전을 하고 있기 때문에 대체 시장이 존재하지는 않습니다.

(나) AI, Big Data 서비스 시장 규모 및 전망

(1) 글로벌 시장 규모, 동향, 트렌드, 전망 등

2020년 12월 22일 한국신용정보원이 발표한 보고서 'AI 기술 시장동향:핵심기술, 시장규모, 사업리스크 중심으로’에 따르면, 세계 인공지능 시장의 규모는 2018년 198억 3,000만달러(약 21조 9,500억원)에서 2019년 262억달러(약 29조원)로 32.1% 급성장하였으며, 향후 연평균 38.4% 성장해 1,840억 7,000만달러(약 203조 6,200억원)의 시장을 형성할 것으로 전망했습니다.

또한 빅데이터 시장의 경우에도 점차 증가할 것으로 기대가 되고 있습니다. 글로벌 시장 조사기관 마켓앤드마켓에 따르면 전 세계 빅데이터 시장 규모가 2020년 1,380억달러(약154조원)에서 2025년 2,290억달러(약256조원)로 65.9% 성장할 것으로 전망했습니다.

(2) 국내 시장 규모, 동향, 트렌드, 전망 등

IT시장 분석 및 컨설팅 기관인 인터내셔날데이터코퍼레이션코리아(International Data Corporation Korea Ltd., 이하 한국IDC)가 2020년 발간한 연구 보고서에 따르면 국내 인공지능(AI) 시장이 향후 5년간 연평균 17.8% 성장을 할 것이라고 발표하였습니다. 특히, 2019년까지는 인공지능을 위한 하드웨어 시장이 가장 큰 비중을 차지하지만, 2022년 이후부터는 인공지능 구축을 위한 컨설팅 및 개발 관련 서비스 시장의 비중이 더 클 것으로 발표하였습니다. 그 중에서도 업무 프로세스 효율화 및 비즈니스 자동화를 위한 AI애플리케이션 및 플랫폼 구현 사업이 크게 증가하며 서비스와 소프트웨어 시장 모두 향후 5년간 연평균 성장률 30% 이상의 본격적인 성장을 예상하였습니다.

또한, 이러한 성장에 대한 기대는 Big Data시장도 동일합니다. 한국 IDC는 국내 빅데이터 시장에 대한 전망도 발표하였는데, 2023년까지 연평균 성장률 11.2%를 기록하며 2조 5,692억 원의 규모에 달할 것으로 전망하였습니다. 또한 전망 기간동안 전체 시장에서 IT 및 비즈니스 서비스가 연평균 16.3% 성장하며 가장 큰 비중을 차지할 것으로 내다봤습니다.

한국 IDC의 보고서에 따르면 기업 및 공공기관 등 모든 산업에서 비즈니스 혁신 및 인사이트 도출을 위한 데이터 활용의 중요성에 대한 인식이 높아지고 있다고 발표하였으며, 빅데이터 기반의 고급 분석 및 인공지능 시스템 구축을 위한 데이터의 필요성 증가 요인에 의해 관련 시장을 향후 지속적으로 성장할 것으로 예측하였습니다.

한국신용정보원에서 2020년 12월 22일에 발표한 “AI기술 시장 동향 : 핵심기술, 시장규모, 사업리스크 중심으로”에 따르면 인공지능은 장면 인식, 문장 묘사, 음성 및 동작 패턴 인식이 가능하도록 개발되어, 제조, 의료, 금융서비스 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있으며, 특히 빅데이터 분석기술이 향상되고 인공지능 기술을 다양한 비즈니스 환경에 적용할 수 있게 되면 그 활용처가 더욱 더 넓어질 것으로 전망이 된다고 발표하였습니다.

특히, 인공지능 응용분야 중 하나로 당사의 주력 분야인 ‘금융서비스’를 구분함에 따라 당사의 사업 분야인 ‘금융 AI/Big Data 솔루션’의 시장의 성장가능성은 높을 것으로 예상됩니다.

(3) 대체시장의 존재 여부 및 전망

AI, 빅데이터 관련 기술은 성장기에 있는 기술로서 한동안은 대체 기술이 나오기 힘들다고 판단하고 있습니다. 또한 금융회사에서 AI·Big Data기술을 적용하기 위해선 금융회사들의 업무 프로세스에 대한 이해는 필수적이므로 당사의 금융 업무 프로세스에 대한 노하우와 데이터에 대한 이해는 신규 업체들이 시장에 진입하고자 할 때 시장 진입 장벽으로 작용할 것입니다.

(다) 디지털 플랫폼 시장 규모 및 전망

(1) 글로벌 시장 규모, 동향, 트렌드, 전망 등

디지털 플랫폼의 기반이 되는 클라우드 서비스 시장의 규모는 점차 증가할 것으로 예상됩니다. 특히, 글로벌IT 자문기관이 가트너의 발표(2019년 4월)에 따르면, 글로벌 시장의 규모는 2022년 3,312억달러(약 393조)에 달할 것으로 예상되며, 국내 퍼블릭 클라우드 서비스 시장 규모는 3조 7,238억원에 이를 것으로 예상하고 있습니다. 최근 코로나 팬데믹으로 인하여 클라우드 시장이 급격히 성장을 하고 있는 것을 고려하면 더 큰 수치의 성장이 기대됩니다.

(2) 국내 시장 규모, 동향, 트렌드, 전망 등

과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원에서 발표한 “2020 클라우드 산업 실태조사 결과보고서’에 따르면, 클라우드 산업 전체 매출은 2017년 약 2조4천억원에서2019년은 약 3조 3천억원으로 급격하게 증가하고 있습니다. 사업유형별로는 IaaS는 약 1 6조원, PaaS는 약 1천 3백억원, SaaS는 약 1조 3백억원 규모로 추정됩니다.

또한, 특히, 클라우드 사업의 경우 클라우드 서비스에 따라 시장 점유율이 달라집니다. 글로벌 클라우드 서비스를 제공하는 대표적인 기업으로 AWS(아마존웹서비스: Amazon Web Service), MS(Micro Software), Google 등이 있으며 이 중에서 2006년 상업 클라우드 서비스를 처음 시작한 AWS가 2019년 기준으로 전 세계 시장의 34%를 차지하면서 시장을 지배하고 있습니다.

당사가 자체 기술로 개발한 클라우드 기반의 GURMWI™ 플랫폼은 위와 같은 클라우드 서비스를 활용하기 위한 플랫폼으로서 모든 클라우드 서비스와 연동이 가능하다는 장점을 보유하고 있습니다. 따라서 어느 특정 클라우드 서비스의 시장 점유율에 영향을 받지 않으며 클라우드 산업의 성장과 더불어 동반 성장이 가능한 잠재력을 가지고 있습니다.

또한 국내의 경우, 당사의 주요 고객사인 금융회사의 경우 프라이빗 클라우드를 비롯한 하이브리드 클라우드 서비스를 사용하고 있으며 당사의 금융회사 사업을 바탕으로 한 금융회사 시스템 구축의 노하우와 클라우드 서비스의 영향을 받지 않는 당사의 클라우드 플랫폼의 결합은 성장하는 클라우드 시장에서 당사의 시장 점유율을 높이기 위한 시너지 효과를 기대할 수 있습니다.

(3) 대체시장의 존재 여부 및 전망

클라우드를 기반으로 한 디지털 플랫폼은 기술의 발전에 따라 성장을 시작하는 시작하는 단계입니다.

위의 그림에서 보듯이 현재는 산업에 따라서 SaaS를 활용하고 있거나, 도입단계이며 소규모의 업체들의 경우 SaaS 형태로 클라우드 서비스를 활용하며 각자의 데이터를 보관 및 관리를 하고 있습니다. 디지털 플랫폼의 경우에도 앞에서 언급한 디지털 헬스케어 플랫폼처럼 SaaS 형태로 고려되고 있습니다.

클라우드의 확대 및 상용화를 고려하면 클라우드 시장은 아직도 발전 가능성이 높으며 그에 따른 대체 시장은 아직 나타나지 않았다고 판단됩니다.

다. 경쟁 현황(1) 경쟁 상황

(가) B2B Digital Finance Solution

① Finance core solution

리스크관리, 자산운용 및 파생상품 관리 등과 같은 금융회사의 주요 사업 영역들의 규제는 끊임없이 변화하고, 그에 대한 대응으로 업무 프로세스 및 시스템은 지속적으로 고도화되고 있습니다. 이렇게 빠르게 변화하는 산업 트렌드에 대응하기 위해선 지속적으로 관련 분야의 지식에 대한 이해와 습득이 바탕이 되어야 하며, 축적된 업무경험을 기반으로 한 금융회사의 업무 프로세스에 대한 이해가 필수적으로 갖춰져야 합니다. 또한, 금융회사들의 데이터에는 개인정보와 같은 민감한 사항들이 포함되어 있기 때문에, 업무수행에 있어서 보안은 매우 중요한 사항임으로 신규업체들의 진입을 더욱 어렵게 해주는 큰 진입장벽의 역할도 있습니다.

또한, 시스템 구축은 상품과 같이 정형화되지 않고 솔루션 업체들이 사용하는 제품 또는 고유의 로직에 의하여 영향을 받습니다. 따라서 금융회사의 시스템을 기존과 다른 시스템으로 변경했을 때, 전산장애와 같은 다양한 오류 발생할 가능성 크게 존재하며, 이러한 리스크는 고객에게도 직접적으로 영향을 미칠 수 있으므로 신규 시스템으로 변경 시, 금융회사에서 미치는 위험은 매우 큽니다. 그러므로 금융회사는 기존 시스템을 변경하기보단 유지, 보수를 선호합니다.

② AI, Big Data solution

금융회사에서 적용되고 확대되는 AI, 빅데이터 기술은 기존에 없던 새로운 업무 프로세스를 만드는 것이 아니라, 기존 업무 프로세스에 신기술을 적용하여 기존 프로그램을 고도화하거나 확장시켜 기존의 일정 범위 내에서 수행되던 금융회사의 의사결정 프로세스에 다양한 데이터를 반영하여 의사 결정을 심층적으로 할 수 있도록 도와주는 역할입니다.

현재 확대되고 있는 금융 AI, 빅데이터 솔루션 영역은 금융의 업무 프로세스에 대한 이해가 바탕이 된 후에 관련 기술을 보유해야 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 또한, AI, 빅데이터 기술을 금융회사의 업무에 적용을 하기 위해선 금융회사의 데이터들에 대한 이해가 선행되어야 하는데, 금융회사들의 데이터들은 고객들의 개인정보가 포함되어 있기 때문에 높은 수준의 보안을 요구하며 금융 업무에 대한 전문 지식이 수반되지 않으면 데이터들을 분석하는데 한계가 있습니다. 따라서 금융업계의 AI, 빅데이터 기술과 금융 업무 프로세스에 대한 노하우가 있는 업체들이 초기시장을 선접하고 있습니다.

(나) Digital platform

당사의 사업영역 중 하나인 디지털 플랫폼은 클라우드 기반의 디지털 플랫폼입니다.

클라우드 관련 업체는 크게 나누어 CSP(Cloud Service Provider)와 MSP(Managed Service Provider)로 구분할 수 있습니다. CSP는 클라우드 서비스 제공업체로서 AWS, MS, 구글. KT, 네이버 등이 포함이 됩니다. 그리고 MSP는 관리 서비스 제공업체로서 컨설팅과 시스템 구축은 물론 사후 서비스까지 클라우드와 관련된 모든 서비스를 제공하는 업체를 지칭합니다. 클라우드를 경험하지 못한 기업들은 클라우드로의 전환에 어려움을 겪고 있으며, 제품 선택에서 시스템 구축 그리고 도입 이후 지원 등 전주기에 걸쳐 어떤 클라우드 제품을 선택할지 고민을 할 수밖에 없습니다. MSP는 이러한 문제를 해결해 주는 역할을 담당하는 업체로서, 클라우드의 컨설팅부터 도입, 관리 등 기업의 클라우드 전환을 책임지고 있습니다.

클라우드에 대한 이해가 부족한 초기에는 아마존, MS 등 어떤 업체의 클라우드를 쓸 것인가를 고민하였다면, 클라우드에 대한 이해도가 증가한 요즘은 어떤 클라우드 서비스를 쓸 것인가를 넘어서 클라우드를 활용하여 사용자들의 요구사항을 잘 충족할 수 있는 서비스까지 운영을 할 수 있는 플랫폼을 원하고 있으며 사용자들의 이러한 니즈를 충족시키는 것에서 경쟁력이 발생합니다. 따라서 점차 CSP 업체들도 인프라와 데이터 센터 같은 물리적인 환경만을 제공하던 사업 방향에서 본인들의 클라우드 서비스를 활용할 수 있는 플랫폼까지 제공을 하기 시작하였습니다.

당사는 독자적인 기술로 개발한 GURMWI™ 클라우드 플랫폼은 CSP의 제한을 받지 않는 형태로서, 당사의 GURMWI™ 플랫폼 활용 시 고객들이 희망하는 서비스 모델을 클라우드에 손쉽게 탑재할 수 있습니다. 현재 의료/생명과학/스마트시티 등에 다양한 산업에 공급되어 사용되고 있습니다.

특히 닥터앤서(Dr.Answer)의 플랫폼으로서 향후 B2C까지 확장이 가능한 제품으로 CSP의 제한을 넘어섰다는 점과 디지털 헬스케어 등으로 확장시킬 수 있는 점 등 다양한 항목에서 당사의 GURMWI™ 플랫폼은 타사 대비하여 경쟁력을 보유하고 있습니다.

라. 신규 사업(Digital platform)

① 신규사업 개요

당사는 금융시장의 데이터 분석 및 설계에 대한 노하우와 클라우드 기반의 디지털 플랫폼을 개발한 노하우를 접목하여 금융뿐만 아니라, 의료ㆍ헬스케어, 에너지, 공공 등의 영역들과 결합이나 융합을 하면서 새로운 서비스 시장을 만들어내고 있습니다. 그 결과 당사는 보건의료정보원의 '데이터중심병원 시스템’(2020년), 국토교통과학기술진흥원의 'Post-코로나 도시감염병 대응을 위한 스마트시티 헬스케어 솔루션’(2020년), 정보통신산업진흥원의 '의료데이터 분석 지능형 SW’(2020년) 공급, 한국보건의료정보원의 '의료분야 마이데이터 생태계 조성을 위한 마이헬스웨이 시스템’(2021년)을 공급하고 있습니다.

글로벌 헬스케어 시장은 2027년 5천억 달러 시장을 전망하고 있으며, 매년15% 이상 성장을 기록하고 있습니다. 국내 헬스케어 시장은 글로벌 기준으로 약 1.5% 수준('20년 2조원 수준, '24년4.7조, '27년10조원 규모 예상)으로 보고 있습니다.

특히 정부는 COVID-19 팬데믹을 거치고 헬스케어 시장 내 글로벌 수준의 격차를 좁히려고 노력하고 있습니다. 이에 맞추어서 주요 선진국을 참고로 의료 정책에 대한 국내법을 개선하며 금융의 마이데이터 사업과 같은 제도를 의료데이터에도 적용하여 새로운 의료생태계 조성을 만들고자 준비중입니다.정부는 '보건의료데이터 및 인공지능 활용’혁신 전략으로 보건의료데이터가 흐르는 혁신생태계 창출((Health Data F.L.O.W. 2025)을 비전으로 제시하고 그 중에서 데이터 집적을 위한 플랫폼을 완성하여 확산하려는 계획이 있습니다. 이러한 의료ㆍ헬스케어 시장에서의 플랫폼 활성화 추세는 당사가 현재 진행하고 있는 디지털헬스 플랫폼이 점차 확대될 수 있는 좋은 기회가 될 것이며 그 밖에 데이터를 사용하는 다양한 서비스 시장들에 쉽게 진입할 수 있는 좋은 기회가 될 것으로 예상됩니다.