최근 연구와 전문가 의견에 따르면, 아이들의 스크린 타임이 증가하면서 책 읽기와 같은 질 높은 대화 시간이 줄어들고 있습니다. 특히, 젊은 부모 세대인 Z세대는 책 읽기를 재미있거나 배워야 하는 과목으로 여기는 경향이 강하며, 이는 아이들의 독서 습관 형성에 부정적인 영향을 미치고 있습니다. 실제로 5~10세 아이들 중 재미로 책을 읽는 비율이 크게 감소했고, 부모들도 책 읽기보다 스크린 사용을 더 선호하는 경우가 많습니다.
부모들이 책 읽기 대신 디지털 기기와 영상에 의존하는 모습이 늘어나면서, 아이들의 언어, 인지, 사회성 발달에 악영향을 줄 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다. 전문가들은 아이들이 책 읽기와 대화에 참여하는 시간을 점차 늘리고, 관심사에 맞는 이야기를 나누는 것이 중요하다고 조언합니다. 또한, 아이들이 책 읽기에 흥미를 느끼지 않더라도 포기하지 말고, 천천히 습관을 들이기 위해 작은 단계부터 시작하는 것이 좋다고 권장하고 있습니다.
이와 같은 노력이 아이들의 어휘력 향상과 학교 적응력 향상에 큰 도움이 될 수 있으며, 부모의 역할이 매우 중요하다는 점도 강조되고 있습니다.
스크린 타임(Screen time, 컴퓨터, 텔레비전 또는 게임기와 같은 장치를 사용하는 시간)이 점점 더 대화 시간 대신 자리 잡고 있으며, 전문가들은 그러면 아이들이 뒤처질 수 있다고 경고하고 있습니다.
최근, 전 초등학교 교사인 스펜서 러셀은 자신의 인스타그램 계정 @Toddlers Can Read를 팔로우하는 부모들에게 이런 질문을 던졌습니다.
왜 아이들에게 소리 내어 책을 읽어주지 않나요?
러셀이 가디언지와 공유한 답변들은 부끄러움에서 짜증, 분노에 이르기까지 다양했습니다. 한 부모는 “너무 지루해서요”라고 했고, 또 다른 부모는 “시간이 없어서요”라고 답했습니다. 한 어머니는 “저도 책 읽는 걸 즐기지 않아요”라고 적었습니다.
다른 부모들은 아이들이 “Goodnight Moon”이나 “Mother Goose”와 같은 책을 충분히 오래 앉아 읽게 하는 데 어려움을 겪는다고 했습니다. “항상 방해를 해요.” 또는 “아들이 페이지를 넘기기 싫어해요.”라는 말도 있었습니다. 이야기를 읽는 시간이 지루하다고 느끼는 부모들도 있었는데, 한 부모는 “아이들과 책 읽는 걸 좋아하지만, 아이들이 같은 책을 반복해서 요청해요.”라고 했습니다.
스크린 타임이 부모와 아이 간의 일대일이고 질 높은 상호작용을 대체하고 있습니다.
- 스펜서 러셀
최근 하퍼콜린스(HarperCollins) UK의 설문조사에 따르면, 아이들에게 책을 읽어주는 데 어려움을 겪는 부모들은 대체로 더 젊은 세대인 것으로 나타났습니다. Z세대 부모의 절반도 채 되지 않는 사람들이 “책 읽기가 재미있다”라고 답했으며, 거의 3분의 1은 “즐기기보다는 배워야 하는 과목’”으로 여겼습니다. 이는 X세대 부모보다 훨씬 높은 수치입니다.
이러한 사고방식은 자연스럽게 아이들에게도 영향을 미칩니다. 설문조사에 따르면, 5세에서 10세 아이들 중 자주 재미로 책을 읽는 아이는 3분의 1에 불과하며, 2012년의 절반 이상과 비교하면 크게 줄었습니다.
이는 부모들이 아이들이 다섯 살 이전에 책을 읽어주는 일이 적기 때문일 수 있는데, 모든 연령대 부모의 41%만이 그렇게 하고 있다고 답했으며, 이는 2012년의 64%보다 크게 감소한 수치입니다.
“책 읽기의 롤 모델”
부모들이 아이들에게 소리 내어 책을 읽어주는 일이 줄어들고 있다는 사실을 교육자들도 잘 알고 있습니다. 러셀은 18개월부터 읽기 능력을 가르치는 강좌를 제공하며, 종종 14세의 아이를 둔 부모들로부터도 문의를 받습니다. 일부 부모들은 여전히 책을 펴는 데 어려움을 겪고 있습니다.
우리는 유튜브나 미스 레이첼 같은 영상에 집중하는 아이들은 보지만, 책을 읽히면 움직이거나 흔들리거나 소리 지르거나 도망가 버리는 아이들이 있습니다.
Z 세대 부모들은 불평등과 불안정으로 가득 찬 경제 환경을 물려받았으며, 이는 육아를 더욱 스트레스받게 만듭니다. 미국에서 육아 비용은 연간 약 11,000달러로 1990년대 이후 급증했습니다. 그래서 부모들이 밤에 아이들에게 책을 읽어주는 일이 중요하다는 것을 알면서도, 피곤하거나 스트레스로 인해 실천하기 어려운 경우가 많습니다.
또한, 스크린은 피할 수 없는 존재입니다. 특히 Z 세대 부모들은 어릴 때부터 디지털 기기와 함께 자란 최초의 세대입니다. 기술이 Z 세대 부모와 아이들의 독서 시간 감소에 영향을 미치는 역할을 완전히 떼어놓고 생각할 수 없다고 봅니다. 스크린 타임은 부모와 아이 간의 질 높은 상호작용을 대체하고 있다고 러셀은 말합니다.
아이들과 대화하며 책을 읽는 가장 도움이 되는 방법 중 하나는, 아이들이 관심 있어 하는 것에 대해 이야기하는 것입니다.
- 도나 더프
많은 연구들이 과도한 스크린 타임이 아이의 인지, 언어, 사회적 정서적 성장에 해로울 수 있음을 보여줍니다. 의사들은 2세에서 5세 아이들의 ‘비교육적 스크린 타임’을 평일에는 약 1시간, 주말에는 3시간으로 제한할 것을 권장합니다. 하지만, 유아가 ‘블루이’ 같은 프로그램을 보지 않도록 하면서 이야기를 들려주는 것은 쉽지 않은 일입니다. 대부분의 부모들은 아이패드를 ‘필요악’으로 여기고 있습니다.
미국의 이른바 ‘문해력 위기’는 잘 문서화되어 있습니다. 작년 가을의 애틀랜틱의 보도에 따르면, 많은 엘리트 대학생들이 영어 과제를 완수하지 못하는데, 이는 그들이 고등학교 시절에 한 권의 책도 읽지 않았기 때문입니다. 팬데믹은 수학과 읽기 모두에서 학생들의 성적에 큰 타격을 주었으며, 두 과목 모두 30년 만에 최저 수준으로 떨어졌습니다.
틱톡에서는 교사들이 부모들에게 자녀에게 읽어주는 것을 권장하는 공익 광고를 게시하며 “나는 유아에게 모유 수유를 했는지 분유 수유를 했는지 구별 못할 수도 있지만, 매일 밤 읽어주는 성인들이 있는 아이는 알 수 있다”라는 캡션을 달기도 했습니다.
집에서 책 읽기 습관이 없는 아이들은 종종 그 습관이 있는 아이들보다 따라잡기 어렵다고, 서니 빙햄턴 대학교 언어병리학 교수인 도나 더프는 말합니다.
책은 새로운 단어를 배우는 매우 풍부한 자료이며, 집에서 읽기 경험이 없는 아이들은 어휘력이 낮게 자라기 쉽고, 이는 학교 전반에 걸쳐 성공하는 데 큰 차이를 만듭니다.
하지만 아이들은 학교에서만 읽기를 배우는 것이 아닙니다. 미국 학교 사서 협회 회장인 베키 칼자다는 부모의 역할이 ‘책 읽기 롤 모델’로서 매우 중요하다고 강조합니다. 아이들에게 큰 소리로 책을 읽어주는 것은 어휘력 향상뿐만 아니라 공감 능력과 연결 능력 같은 감성 지능을 키우는 데도 도움이 된다고 칼자다는 말합니다.
하퍼콜린스의 보고서에 따르면, 0세에서 2세 사이의 남자아이 중 5명 중 1명 이상은 거의 또는 전혀 읽어주는 일이 없으며, 이 연령대의 여자아이 중 44%는 매일 읽어주는 것으로 나타났습니다. 이는 남자아이들이 계속해서 여자아이들보다 학교에서 뒤처지고 있기 때문인데, 이들은 유치원에 여자아이들보다 뒤처져 입학하는 경우가 많고, 낮은 GPA를 기록하며 고등학교를 졸업하지 못하는 경우도 있습니다.
스크린 타임 줄이기
러셀은 ‘책이 유튜브와 경쟁하지 못한다’라고 인정하면서, 2025년 부모의 압박이 매우 크다고 말합니다. 한 부모는 그에게 “아이에게 책을 읽어줄 기력이 전혀 없어요. 저와 아내는 쉬기가 너무 힘들어요”라고 털어놓기도 했습니다. 하지만 아이들을 휴대폰에서 멀어지게 하는 방법도 있습니다. 칼자다는 아이에게 읽어주는 것을 좋아하지 않는 부모들에게 천천히 시작할 것을 권장합니다.
처음에는 최대한 조금씩 줄이기 시작하세요. 20분이나 1시간 동안 앉아 있을 필요는 없어요. 두 살 아이는 읽기 체력이 많지 않지만, 다섯 페이지 정도의 책을 읽어 줄 수 있습니다. 주로 ‘소는 음머, 돼지는 꿀꿀’ 같은 내용으로 충분하며, 점차 늘려갈 수 있습니다.
또한, 아이들이 이야기 시간에 집중하지 않더라도 포기하지 말라고 더프는 조언합니다. “페이지의 모든 단어를 읽어야 한다거나, 심지어 어떤 단어도 읽지 않아도 된다고 느끼지 마세요,”라고 말하며, 그림에 대해 이야기하거나 아이에게 자신의 말로 이야기를 만들어보게 하는 것도 좋은 방법이라고 덧붙였습니다. 그녀는 마지막으로 덧붙였습니다.
아이들과 관심사에 대해 대화하는 것이 책 읽기의 가장 도움이 되는 방법 중 하나입니다. 아이들의 리드에 따라가세요.
원문: 피우스의 책도둑&매거진
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]]>최근 대한상공회의소가 전국 18세 이상 남녀를 대상으로 실시한 ‘2025년 기업호감지수’에 따르면 기업에 대한 국민 호감도가 2003년 이후 가장 높은 점수를 기록한 것으로 나타났다. 기업을 향한 긍정적 인식의 주요 원인에는 일자리 창출, 사회 공헌 활동 그리고 ESG 경영 확산이 높은 비중을 차지했다. 이는 기업이 사회적 책임과 진정성 있는 노력을 다할 때 그 진심이 소비자들에게 전달된다는 것을 보여준다.
글로벌 생활용품 기업 P&G 또한 사회적 책임 실행으로 소비자들과의 신뢰를 구축하고자 비즈니스 전반에 걸쳐 노력하고 있다. 한국 P&G는 소비자들의 일상 속 가장 가까이에 자리한 생활용품 기업인만큼, 사회 공헌 활동 또한 환경 보호, 지역사회 지원 및 도움이 필요한 가족 단위 지원에 이르기까지 다각도로 진행하고 있다.
교육 및 콘텐츠로 더욱 재밌게 접하는 생활 속 환경 보호
24년 한국경제인협회가 발표한 ‘2024 주요 기업의 사회적 가치 보고서’에 따르면 기업들이 새롭게 추진한 사회 공헌 프로젝트와 지속가능경영의 핵심 이슈 모두 환경 분야에 가장 높은 비중을 두고 있다. 한국 P&G의 환경 분야 활동은 미래 세대를 위한 교육과 일상 속 친근한 정보 전달에 중점을 두고 있다. 지난 2021년부터 WWF 한국본부(이하 WWF)와 협력해 친환경 생활 습관을 독려하는 어린이용 환경 동화책을 제작해 왔으며, 작년에 이어 올해도 WWF와 초등학교를 직접 방문해 ‘WWF-P&G 탄소중립 및 전과정 평가 교육’을 실시했다.
지난 12일 봉현초등학교에서 진행된 교육에서는 환경 보호의 개념과 실천 방안은 물론, 제품이 모든 단계에서 환경에 미치는 영향을 분석하는 ‘전과정 평가’를 초등학생 눈높이에 맞춰 쉽게 설명했다. 이외에도 2024년 웹툰 작가 4인과 ‘지구보호 릴레이툰’ 인스타툰 제작, ‘가져와요 플라스틱 지켜가요 우리바다(가플지우)’ 캠페인을 펼치는 등 다양한 콘텐츠로 환경 보호 메시지를 친근하고 효과적으로 전달한 바 있다.
따뜻한 손길로 어린이 환자의 치유 공간 재탄생
ESG 지표 중 E(Environment, 환경)에 이은 S는 Social(사회)을 의미하며, 사회적 가치 창출과 지역사회에 대한 기여를 포함한다. 한국 P&G 역시 이러한 사회적 책임을 실천하기 위해 가족 모두의 행복한 삶을 통해 더 나은 사회를 만드는 ‘패밀리케어 프로그램’을 실시하고, 경제적 어려움이나 돌봄 사각지대에 놓인 소외 계층을 위한 맞춤형 지원을 이어가고 있다.
그 일환으로 2018년 서울특별시 어린이병원을 시작으로 2019년 보라매병원, 2025년 서울의료원 소아청소년과 리모델링을 지원했다. 성장기 소아 및 청소년은 다양한 질병에 노출되기 쉽고, 장기 치료가 필요한 경우가 많아 세심한 케어가 필수적이기에, 한국 P&G는 대기실, 검사실 등 주요 공간을 안락하고 밝은 환경으로 재탄생시켰다. 또한, 올해 2월에는 한국P&G의 기저귀 브랜드 ‘팸퍼스’ 직원들이 서울의료원 소아청소년과를 찾아 봉사 활동을 진행하며 따뜻한 나눔을 실현했다.
일상 속 도움이 필요한 곳을 향한 기부 활동
한국 P&G는 긴급한 재난 상황으로 갑작스럽게 일상을 잃은 지역 사회에도 희망의 손길을 건네고 있다. 지난 3월에는 장기간 지속된 대형 산불로 인한 피해 복구를 위해 임직원들이 자발적으로 모은 580만 원을 포함해 총 5,580만 원을 기부했다. 앞서 2023년에는 폭우로 피해를 입은 청주, 대구 지역 학교의 시설 복구를 위한 3,000만 원을 전달했고, 2022년, 강원, 경북 지역 대규모 산불 이재민 구호를 위해 약 1억 1,000만 원의 성금을 기부하며 지역 재건에 힘을 보탰다.
또한, 지난 2023년에는 시각장애인의 안전한 생활용품 사용을 돕기 위해 제품의 식별을 돕는 점자 태그를 제작하고, 약 2,900만 원 상당의 자사 제품을 사단법인 시각장애인연합회에 기부하는 등 안전하고 포용적인 일상을 위한 지원 행보를 이어갔다.
사회적 가치 키우는 미래 인재에 대한 투자
한편, 한국 P&G는 사회 공헌 활동을 인재 투자로도 이어가고 있다. 최근 인재 채용 플랫폼 사람인이 발표한 자료에 따르면 올 1분기 전체 채용 공고 수는 전년 대비 9.2% 하락한 것으로 나타났다. 2024년만 해도 전년과 엇비슷한 수준의 전체 공고 수가 올해 급감하며 역대 최악의 고용 한파가 불어닥친 것이다. 한국 P&G는 이와 같은 어려운 고용 환경 속에서도 2025년 상반기 채용 전환형 인턴 모집을 통해 기업의 지속가능한 성장과 사회적 책임을 위해 힘썼다.
한국피앤지 관계자는 “오늘날 기업이 나아가 할 방향은 우리 사회를 위한 지속가능한 성장과 포용적 환경을 조성하는 데 있다”라며 “P&G 또한 책임 있는 기업 시민으로서 다양한 일상 속에서 더 나은 미래를 만들어가는 진정성 있는 노력을 지속하며 소비자들과의 신뢰를 굳건히 할 것”이라고 말했다.
P&G 회사 소개
P&G는 소비자의 더 나은 삶을 위한 오늘의 변화를 추구하는 글로벌 생활용품 기업이다. 글로벌 시장을 선도하는 브랜드 포트폴리오로 더 편리하고 기분 좋은 오늘, 더 건강하고 안전한 오늘을 선사하고 있다.
대표적인 브랜드로는 SK-II®, 질레트®, 오랄-비®, 팬틴®, 헤드앤숄더®, 페브리즈®, 다우니®, 팸퍼스®, 브라운® 이 있다. 188년 역사를 가진 P&G는 전세계 약 70여 개국에 자회사 및 지사를 두고 있다. P&G 및 자사 브랜드에 대한 최신 뉴스 및 상세 정보는 http://www.pg.co.kr에서 확인할 수 있다.
☞ P&G 웹사이트 바로가기
]]>류강민: 동료들과 함께 알스퀘어 애널리틱스(RA)를 만드는 류강민입니다. 알스퀘어 리서치센터장입니다.
이승환: RA에 관해 설명해 주실 수 있을까요?
류강민: 대로변에 엄청 큰 빌딩들 있잖아요? 5천 평 이상의 대형 빌딩은 매매가가 최소 1,000억원이라 보면 됩니다. 빌딩 하나하나가 상장사급 규모인 거죠. 빌딩 매매에는 엄청난 돈이 들어가는 만큼, 가격을 꼼꼼하게 따져야 합니다. RA는 이 건물의 적정가가 얼마인지, 다양한 지표와 세부사항을 보여주죠.
이승환: 건물의 적정가를 어떻게 알 수 있지요?
류강민: RA는 건물 ‘임대료’와 ‘공실률’을 제공합니다. 이것만으로도 현재 건물의 가치를 추산할 수 있죠. 건물이 벌어들이는 돈은 ‘임대료’에서 나오고, ‘공실률’을 통해 임대 수익을 얼마나 더 올릴 수 있을지 가늠할 수 있죠. 예로 공실을 채운다거나, 아니면 임대료를 조절한다거나…
이승환: 또 어떤 걸 제공하나요?
류강민: 사실상 건물 관련 모든 걸 제공한다고 보면 됩니다. 임대료뿐 아니라 관리비와 NOC(전용면적당 임대료), 공실 면적은 물론, 층별 임차인 현황까지 나오거든요. 또 어느 식당이 들어서 있다, 이런 것도 나와요. 단순히 개별 빌딩 정보만 나오는 게 아니고요. 권역별 정보, 이를테면, 강남권, 성수권 등 정보도 알 수 있습니다. 신탁사와 소유주도 나오고요.
이승환: 그러면 주로 어떤 분들이 RA를 쓰나요?
류강민: 대형 빌딩 하나에는 최소 1,000억원 이상, 많게는 조 단위의 돈이 왔다 갔다 해요. 그래서 대형 빌딩 매매를 주로 하는 자산운용사(AMC)가 많이 사용하고요. AMC와 함께 파트너로 일하는 감정평가법인, 컨설팅펌 등 대형 부동산 관련 기관에서도 많이 활용하죠. 또 자금을 투자하는 은행권이나 증권사 등 LP(Liquidity Provider)도요.
대형 건물 10년간 임대료 등 주요 데이터를 볼 수 있는 유일한 툴
이승환: 이분들은 어떻게 RA를 활용하나요? 예를 들어서 설명해 주실 수 있을까요?
류강민: 빌딩을 사는 쪽이든 파는 쪽이든, 건물 가치가 대략적으로 얼마 정도인지 파악해야 하잖아요. 일단 사람들이 잘 아는 건물 ‘강남파이낸스센터(GFC)’를 예로 들어볼게요. 클릭하면 아까 말한 정보가 쭈욱 뜹니다. 가장 핵심인 ‘임대료’와 ‘공실률’부터 보죠.
이승환: 세상에, 이 비싼 건물이 공실률이 1%밖에 안 되다니, 대단한데요;;;
류강민: 비싸지만 GFC는 상징성이 있으니까요. 위의 요소들을 통해 건물 가치를 추산할 수 있겠죠. 그런데 요즘 대형 빌딩에 공실 많다는 말이 있잖아요? GFC가 앞으로도 꾸준히 잘될지 걱정이 듭니다. 물론 미래를 완전히는 알 수 없겠지만, 그래도 트렌드라는 게 있잖아요. 만약 이 건물이 요즘 꺾였다, 그러면 평균 임대료는 떨어지겠죠? 하지만 RA를 통해 GFC의 임대료가 10년간 꾸준히 오른 걸 알 수 있습니다. 개별공시지가도 마찬가지고요.
이승환: 즉, 인기 있는 건물이니까 앞으로도 계속 인기가 있을 거다…
류강민: 맞습니다. 근데 대형 건물을 사고파는 입장에서 또 중요한 게 ‘다른 빌딩과의 비교’예요. 옆에 비슷한 컨디션의 건물이 있는데, 내가 보는 건물보다 임대료가 높아요. 그러면 임대료를 더 높여도 된다는 거고, 그만큼 건물 가치도 상승할 수 있는 거겠죠. 그래서 RA는 비슷한 조건의 건물들과 자동 비교도 제공합니다. 예로 2023년에는 GFC 임대료가 높았지만, 비슷한 조건의 건물 임대료가 따라오르는 걸 알 수 있죠. 필요할 경우. 원하는 빌딩들만 지정해서 비교할 수도 있습니다.
이승환: 이런 자료들을 쭉 보면서 건물 가치를 추산할 수 있는 거군요.
류강민: 네. 그런데 수천억짜리 빌딩, 때로는 조 단위를 거래하려면 정말 디테일하게 봐야겠지요. 그래서 정말 별걸 다 볼 수 있습니다. 등기에 나오는 정보는 기본이구요. 필요하면 바로 등기부등본 열람도 가능해요. 또 몇 층에 누가 들어와 있는지 임차인 정보도 제공해요. 이런 작은 것 하나하나가 대형 빌딩 거래에는 신경 써야 할 정보이니까요.
☞ 알스퀘어 전화 문의 1551-5678
☞ 이메일 문의 [email protected]
앞으로 이 권역, 이 빌딩 규모 등이 어떻게 될지도 알 수 있다
이승환: 근데, 지금 건물이 잘 나가지만 나중에 꺼질 수도 있잖아요.
류강민: 네, 그래서 어쩌면 개별 건물보다 중요한 게, 부동산 전체 트렌드거든요. 제아무리 건물이 좋아도, 부동산 장 자체가 죽으면 답이 없으니까요. 이걸 서울 전체로도 볼 수 있고, 권역별로도 볼 수 있어요. 요즘 ‘성수’가 엄청 뜬다고 하잖아요. ‘강남불패’라는 말은 일찍부터 있고요. 이건 RA의 마켓 리포트 기능을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 주요 권역, GBD(강남), CBD(광화문), YBD(여의도), BBD(분당), 이렇게 각각의 권역별 트렌드가 어떻게 되는지 항목별로 볼 수 있습니다.
이승환: 요즘 공실률이 엄청 높다고 하지만, 예전에는 훨씬 높았군요. 그게 다시 조금씩 올라가고…
류강민: 네. 그리고 이걸 다른 권역과 비교해서 보면 뚜렷해집니다. 아래를 보면 광화문을 강남이 조금씩 따라가는 걸 볼 수 있죠. 반면, 여의도는 살짝 지지부진하고요. 권역별 비교뿐 아니라, 오피스 규모를 기준으로 비교할 수도 습니다. 대형빌딩이 나은지, 중소형이 좋은지, 이런 것까지 볼 수 있죠.
이승환: 진짜 알스퀘어 애널리틱스 좀 엄청난데요…
류강민: 기간도 설정할 수 있고, 그냥 어지간한 기능은 다 지원합니다. 더 깊게 들어가면 임차인들이 어느 권역에서 어느 권역으로 가는지, 이런 것들도 제공합니다. 예로 강남에서 광화문으로 얼마나 넘어가고 있는지, 또는 각 권역별로 대기업, 중소기업 비중이 어떻게 되는지 등등도 알 수 있습니다.
이승환: 건물들을 매매하고 임대하기 위해서는 필요한 데이터가 엄청 많군요.
류강민: 그런데 이런 기능들은 증권사 등 리포트를 써내야 하는 곳에서도 잘 활용합니다. 또 부동산 관련 업무를 하는 분들은 리서치해서, 이걸 높은 분에게 보고해야 하잖아요. 그래서 RA는 이들 데이터를 엑셀로 다운로드 받을 수도 있어요. 이걸로 자료 가공해서 위에다가 보고 올리면 되는 거죠.
이승환: 저 위 그래프에 나온 Cap rate는 뭐죠… 저 남색 그래프는 또 뭐고…
류강민: 캡 레이트는 ‘수익률 변화 추적’이라고 보면 됩니다. 아래 남색은 국고채 5년 추이이고요. 그밖에 공급이 각 권역별로 어떻게 이뤄지고 있는지, 각 빌딩 별로 상세히 볼 수도 있습니다. 이를 통해 그 지역이 잘되고 있는지 알 수 있는 거죠.
알스퀘어 연구원들이 직접 발로 뛰며 물류창고 데이터까지 조사
이승환: 이런 정보는 다 어디서 마련하지요;;;
류강민: 기본적으로 많은 건물 관리인, 또는 법인에서 알스퀘어에 데이터를 제공합니다. 그리고 ‘혹시 누락된 곳이 있을까’ 알스퀘어 소속 조사원들이 매 분기 건물을 돌며 직접 확인하죠. 그래서 다른 곳에는 없는 다양한 데이터를 제공할 수 있는 거죠. 기본적인 건물 정보는 등기를 떼보면 알 수 있지만, 실제 이 건물 임대료와 관리비가 얼마인지, 또 공실률은 얼마고, 임차인은 누구인지, 이런 걸 알 수 있는 건 RA밖에 없어요.
이승환: 와… 직접 건물 하나하나 방문해서 확인하는 건가요?
류강민: 네. 이게 중요한 게요. 이미 지어진 건물뿐 아니라, 공급과 공급 예정인 경우에도 중요한데요. 건축물대장이 있어도, 실제로 그렇게 활용이 되고 있는지는 확인을 해봐야 알 수 있습니다. 실제로는 이런저런 사정으로 공사가 멈춰있거나, 시작조차 하지 않은 경우가 많거든요. 그래서 알스퀘어 조사 부서에서 직접 현장에 나가서, 실제로 공사 중인지 마감 작업 중인지 정확하게 확인합니다.
이승환: 그… 오피스 외에 ‘물류창고’도 있는데요. 이건 어떤 거죠?
류강민: 자산운용사들은 대형 빌딩 외에 ‘물류창고’도 주요 자산으로 취급합니다. 대형 빌딩이 10이면 물류창고가 5~6 정도니까 결코 적은 비중은 아니에요. 물류창고만 보고 싶으면, 우측 상단 ‘필터’ 탭에서 ‘물류창고’를 클릭하면 됩니다. 권역은 오피스와 달리, 주로 수도권 어디 위치하는지로 필터링하면 되고요. 기타 다양한 옵션도 오피스처럼 하나하나 지정할 수 있죠.
이승환: 물류창고도 직접 방문해서 살피는 게 중요하나요?
류강민: 네. 물류창고도 직접 가서 봐야 알 수 있는 게 많아요. ‘상온’이나 ‘저온’ 같이 가장 중요한 정보도 건축물대장에는 나오지 않아요. 또 ‘접안’ 개념이 있는데, 차량이 물류창고 안으로 들어갈 수 있는지, 몇 층에 들어갈 수 있는지, 또 컨테이너 차량도 접안 가능한지, ‘램프’가 있어서 트럭이 안으로 진입 가능한지, 이런 것 하나하나가 굉장히 중요한 정보예요. 이런 정보를 제공하는 것도 RA가 유일해요.
밸류체인과 현장의 힘으로 주택 시장으로도 확대 예정
이승환: 이걸 조사하고, 유지, 정기 업데이트하는 것까지 생각하면 돈 엄청 들었을 거 같은데요;;; 어떻게 만드셨나요?
류강민: RA는 처음부터 SW로 시작한 건 아니고요. 원래 알스퀘어의 주요 사업이 건물 데이터를 조사하고 제공하는 거였어요. 이전부터 대형 자산운용사가 건물을 매입하거나 매도하려고 하는데 데이터가 필요하잖아요. 또 대기업이 어디 강남 대형 건물 임대를 알아보는 것도, 주변 임대료를 파악해야 하고요. 그런데 이런 데이터를 필요로 하는 곳이 점점 늘어나다 보니, 이걸 SW로 제공하게 된 게 RA예요.
이승환: 개발은 언제부터 하신 거예요?
류강민: 오래됐죠. 최소 3년이 넘었고, 내부적으로 테스트하다가 오픈한 건 작년 하반기이니, 1년이 채 안 됐어요. 이게 종합 정보다 보니까, 자료가 아귀가 잘 맞아야 되거든요. 그거를 맞추는 작업이 생각보다 오래 걸렸어요. 대신 한번 만들고 나니, 아무도 따라잡을 수 없는 SW가 됐죠. 애초에 알스퀘어처럼 많은 조사원을 확보하기도 어렵고, 대형 상업용 부동산 SW 완성도를 높이기도 어렵거든요. 그런데 RA는 이 두 가지를 모두 이뤄낸 거죠.
이승환: 아, RA는 어떻게 사용할 수 있나요?
류강민: SaaS 형태의 연 구독 모델입니다. 3개 ID를 한 묶음으로 지원하고 있어요. 요즘 ChatGPT 등 AI 엄청 쓰잖아요? 그런 것처럼 남들에게는 없는 데이터에, 분석력을 저렴하게 제공해 드리는 거죠.
이승환: 경쟁사라 할 만한 곳은 없나요?
류강민: 없습니다. 알스퀘어의 강점은 ‘밸류체인’과 ‘현장’에 있어요. ‘상업용 부동산’이라는 확실한 코어를 IT와 결합했고, 리서치센터를 통해 컨설팅을 제공하고, RA를 통해 SW까지 연결했습니다. 또한 현장에 직접 나가 현재 건물 공실 상태나 임대료 등을 하나하나 직접 확인하는 곳은 거의 없고, 있어도 알스퀘어만큼 주요 상권 전체를 커버하지 못합니다. 그러다 보니 경쟁사가 생기기 힘든 구조인 거죠.
이승환: 마지막으로 한마디 부탁드립니다.
류강민: RA는 기존 고객의 니즈에 맞춰 만들어져서, 이미 많은 고객들이 활용 중이에요. 저희 쪽에서도 좋은 게, 기존에는 항상 저희와 고객이 일일이 연락하며 업데이트해야 했죠. 반면 RA는 SaaS 형태이기에 고객이 실시간으로 업데이트 받으며, 주요 데이터를 활용할 수 있게 되었죠. 내년 상반기에는 주택 시장까지 업데이트할 계획이에요.
☞ 알스퀘어 전화 문의 1551-5678
☞ 이메일 문의 [email protected]
]]>경험해본 결과 ‘퍼스플러스’라는 앱이 인터넷 설치를 가장 편하고 저렴하게 하는 방법이었다. ‘퍼스플러스’는 원하는 초고속인터넷 상품을 고르면, 여러 인터넷 설치업체가 ‘이 가격에 해주겠다’며 조건과 가격을 제시하는 ‘역경매’ 플랫폼이다. 퍼스플러스의 장점을 타 업체와 비교하여 정리해보았다.
1. 어지간하면 제일 싸다
전국에는 셀 수 없이 많은 인터넷 설치 업체가 있기에 ‘무조건 최저가’라 할 수는 없다. 하지만 다양한 곳에서 수 차례 견적을 받아본 결과 ‘퍼스플러스’가 가장 저렴했다. 이유는 퍼스플러스에서는 ‘설치업체’ 입장에서 ‘마케팅비’가 들지 않기 때문이다.
예로 ‘A사’는 2024년 마케팅비, 광고비로만 750억원을 썼다. A사뿐 아니라 많은 업체들이 ‘고객 연락처’를 확보하기 위해 많은 돈을 쓴다. 자연히 마케팅 비용만큼 인터넷 가입비도 높아질 수밖에 없다. 이는 ‘뽐뿌’에 광고하는 업체도 마찬가지다. 업계에서는 1명 가입시키는데 광고비와 인건비로 약 30만원이 든다고 알려져 있다.
반면 ‘퍼스플러스’는 설치업체에서 광고비가 전혀 들지 않는다. 고객이 ‘가입할 때’만 퍼스플러스에 약간의 수수료를 지급하는 게 전부다. 즉 일반적으로 광고비를 쓰는 업체가 약 30만원을 남겨야 한다면, 퍼스플러스에서 입찰하는 업체들은 수수료만큼만 남겨도 된다.
실제로도 퍼스플러스에서 받은 견적은, 대형 업체와 비교해 견적이 적게는 10만원, 많을 때는 30만원 이상 날 때가 많았다.
2. 전화와 카톡 ‘흥정’ 없이 바로 ‘진짜 견적’을 내준다
대형 업체도 이야기하다 보면 가격이 내려간다. 하지만 이 과정이 정말 번거롭다. “혹시 이런 상품은 어떠세요?”, 또는 “휴대폰도 바꿔보는 거 어떠세요?”와 같은 이야기를 4~5곳과 주고받게 되면 스트레스가 보통이 아니다. 직장에서 일하는데 전화도 오고, 언제 통화 가능한지 물어보고, 카톡도 수시로 오고…
반면 퍼스플러스는 이런 과정이 전혀 없다. 바로 ‘확정 견적’을 내준다. 더 실랑이를 벌일 필요 없이, 계약 여부만 결정하면 된다. 물론 내가 잘 모르는 경우 업체에 물어볼 수는 있다. 하지만 이 경우에도 고객이 내 전화번호나 카톡을 알지는 못하기 때문에, 귀찮은 연락에 시달릴 걱정은 전혀 없다. 앱으로만 대화하기에, 이후 스팸 전화나 문자 걱정도 없다.
3. ‘진짜’ 요금을 한눈에 볼 수 있다.
인터넷 설치 때마다 짜증이 나는 건, 어디가 진짜로 저렴한 곳인지 알아보기도 힘들기 때문이다. ‘월 요금’과 ‘현금 지원금’을 매칭해야 하기 때문이다. 아래 표를 보면 업자들이야 이해가 가겠지만, 소비자는 계산기를 두들기기도 쉽지 않다. 여기에 인터넷이나 TV 상품이 다를 때도 많고, 가족 결합 등이 들어가면 더 복잡해진다.
하지만 퍼스플러스는 간단하다. 아래 이미지에서 빨간 네모를 친 ‘변환금’은 실제 월 인터넷 사용비다. 즉 월 요금에서 (지원비/36개월)을 뺀 금액이다. 이것만으로 어디가 가장 저렴한지 한눈에 바로 알 수 있다. 더는 어디가 싼지 헤맬 필요가 없다.
4. 사기가 일어나지 않도록 ‘실사용 구매 리뷰’와 ‘지급보증 매장’을 제공한다
어느 인터넷 설치 사이트를 가도 별 5개와 리뷰가 가득하다. 하나같이 극찬 일색인데, 이게 그냥 업체가 광고용으로 만든 것인지, 아니면 정말로 실사용 고객이 쓴 것인지 아닌지 알 방법이 없다. 반면 퍼스플러스는 ‘구매고객만 보기’ 옵션이 있어서, 이게 정말 구매고객이 남긴 리뷰인지 아닌지 확인할 수 있다.
무엇보다 ‘실거래 건수’ 자체가 안전한 매장임을 증명한다. 퍼스플러스에는 ‘인터넷 개통 건수’가 공개된다. 거래가 많다면 그것만으로 충분히 믿을만한 업체임을 보여준다. 문제가 생기면 퍼스플러스에서 입찰 자체가 불가능하기 때문이다. 여기에 더해 ‘지급 보장’이 붙은 매장은, 아예 퍼스플러스에서 100% 보장해 주기까지 한다.
‘최저가’ 믿지 말고 최대한 알아보자
보통 인터넷 설치 업체와 이야기하다 보면 “혹시 다른 데 알아보시면 바로 가입하지 마시고 말씀하세요. 저희가 그 가격 맞춰드릴게요.”라는 말을 들을 수 있다. 그래서 실제로 퍼스플러스에서 제시받은 가격을 내미니 “그 정도로 저렴한 건 사기일 수 있으니 한번 잘 알아보세요”라는 답이 돌아오고는 했다.
인터넷 설치는 광고 경쟁이 무척 치열하다. 하지만 광고를 많이 할수록 마케팅비가 많이 들고, 가격이 올라가기 쉽다. 그래서 업체들은 바로 싼 가격을 제시하지 않고, 어떻게든 빠르게 계약을 맺으려 한다. 그래서 카톡보다 전화를 선호하고, 많은 업체가 “오늘까지 설치하면 8만원 더 드릴게요”로 가입을 유도하는 경우가 많았다.
마음 약해지지 않고 최대한 여럿을 뒤져보자. 경험상 ‘퍼스플러스’가 가장 저렴하고 편했지만, 또 나에게 잘 맞는 다른 곳이 있을지도 모른다. 다만 열심히 뒤지지 않고 ‘최저가’에 넘어간다면 20~30만원을 날리게 될 가능성이 높은 건 분명하다.
퍼스플러스 설치하여 상담받기
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- 문외한: 기네스 캔맥주를 그냥 마신다
- 일반인 : 기네스를 잔에 따라 마신다
- 애호가 : 전용 잔에 정해진 규칙에 따라 마신다
- 매니아 : 단골 아이리시 펍에서 생맥주로 마신다
- 명예 아일랜드인 : 기네스가 태어난 더블린에서 마신다
같은 기네스 맥주라도 마시는 방법과 환경에 따라서 느낄 수 있는 감동이 달라진다. 하지만 수년째 애호가의 경지에 갇혀있는 마시즘에게 황금 같은 아이템이 생겼다. 새로 나온 ‘기네스 나이트로 서지’다. 이것만 있으면 집에서 마시는 기네스 캔맥주를 생맥주처럼 만들어준다고?
한국에 이게 왜, 기네스 나이트로 서지
영국과 미국에서 떠오르는 Z세대들의 맥주 기네스. 그중에서도 ‘기네스 나이트로 서지’는 기네스의 고향 아일랜드에서 4가구 중 1가구는 가지고 있다는 히트상품이다. 그런데 그것이 한국에 정식 출시라고? 언젠가 해줄 거라 믿었지만 이렇게 빠를 줄은 몰랐다.
‘기네스 나이트로 서지 스타터팩’은 다음과 같은 구성이다. 질소 거품을 만들어주는 ‘기네스 나이트로 서지 디바이스’, 그리고 ‘기네스 나이트로 서지 전용 캔’ 4개 마지막으로 ‘기네스 나이트로 서지 전용 잔’이다.
추가로 상자 안에는 설명서와 노즐, 청소용 솔, 충전 케이블이 구성되어 있다. 충전 케이블이 5핀이라는 점이 아쉽다는 걸 빼면, 사실 그것도 알아차릴 수 없을 정도로 야무지게 만들어졌다. 마치 애플 신제품을 언박싱하는 기분이랄까?
이 패키지의 가격은 현재 69,900원이다. 시작은 GS25에서 판매되지만, 곧 확대판매를 할 예정이라고. 해외구매까지 생각했었던 마시즘에게는 천사 같은 금액이지만, 가격과 만족 사이에서 고민하는 분들을 위해 상세한 리뷰를 해보겠다. 가장 궁금한 것은 이것일 것이다.
집에서 생맥주를? 기네스 나이트로 서지 정체
수년간 기네스의 제품과 행적을 따라가다 보면 이 사람들은 ‘디테일에 미친 자’들이라는 걸 깨닫게 된다. 얼마나 맛있게 마시는 법에 집착하면 맥주를 따르는 각도와 시간까지 실험하여 알려준다. 하지만 이 디테일을 따르면 다른 맥주에서 느낄 수 없는 감동을 받을 수 있다. 갑자기 무슨 말이냐고? 매뉴얼대로 따라 보겠다고.
우선 필요한 것은 냉장고에 24시간 동안 보관된 시원한 ‘기네스 나이트로 서지 캔’이다. 캔의 뚜껑을 열고, 미리 깨끗하게 씻은 ‘기네스 나이트로 서지 디바이스’를 씌워준다. 그리고 전원 버튼을 누른다.
그리고 맥주를 1차로 따른다. 전용 잔을 45도 정도로 기울여서 기네스 나이트로 서지를 따라준다. 잔에 맥주가 차는 것을 보며 서서히 각도를 90도로 세운다. 그리고 가장 중요한 것. 잔에 3/4 정도가 찼을 때 기네스 따르기를 멈추고 똑바로 세워 테이블에 놓고 60초를 기다린다.
기다리는 동안 잔을 바라보면 멋진 풍경을 볼 수 있다. 바로 질소 거품이 아래에서 위로 솟구쳐 오르는 모습(서징 현상이라고 한다) 즐기는 것이다. 그리고 60초가 지난 후 남은 ‘기네스 나이트로 서지’를 부어 잔을 채워준다(이때는 전원버튼을 누를 필요가 없다).
확연하게 다르다고 느끼는 것은 기네스의 거품 두께와 질감이다. 마치 카페의 아인슈페너의 크림 같은 맥주 거품이 만들어졌다. 마셔보니 맛있다. 거품의 쫀쫀한 질감 속에서 나오는 기네스의 묵직한 맛은 말로 표현하기 힘들다. 개인적으로 다른 안주를 곁들여 먹기도 싫을 정도의 맛이다.
하지만 또 누군가는 물을 수 있다. 그거 그냥 기분 탓 아니야?
기네스 캔, 기네스 생맥주와 무엇이 다를까?
가장 비슷한 환경에서 비교는 ‘기네스 캔’과의 비교다. 기네스 캔 역시 정해진 방법만 따르면 만족스러운 한 잔을 즐길 수 있다. 그럼에도 기네스 나이트로 서지와 큰 차이점이라면.
잔에 1차로 따르고 기다리는 시간이 다르다(일반 기네스 119.5초, 기네스 나이트로 서지 60초), 따르는 사람의 컨디션에 따라 편차가 있는데 기네스 나이트로 서지는 일정한 품질의 거품층을 만들어준다. 마지막으로는 멋있다. 기네스는 또 퍼포먼스의 맥주잖아.
그렇다면 맛으로 기네스 펍(아이리쉬 펍)과의 비교를 안 할 수 없다. 일반인 기준에서 평범한 펍에서 따르는 기네스만큼은 비교하기 어렵게 만들 수 있다는 생각이다. 하지만 국내에 몇 곳 있는 기네스 마스터 퀄리티 업장(기네스에서 인정한 기네스 펍)에는 닿지 못한다. 거기는 인간계가 아니거든.
정리하자면 인간 위에 기네스 나이트로 서지가 있고, 그 위에 기네스 장인들이 있는 법이다. 그런데 왜 이런 제품을 낸 거냐고? 거기에는 재미있는 이야기가 있다.
기네스 나이트로 서지, 아일랜드 국민템 되다
훌륭한 제품에는 맛있는 것을 넘어서는 의미가 있다. 기네스 나이트로 서지가 만들어진 것은 2020년의 일이다. 그때는 코로나19로 인해서 전 세계적으로 술집이 문을 닫을 때였다. 혈관에 기네스가 흐른다고 봐도 좋을 아일랜드인에게는 청천벽력 같은 소식이었다. 기네스 생맥주를 마실 수 없다고?
그때 출시된 기네스 나이트로 서지는 히트… 아니 국민복지 아이템이었다. 출시 첫해에 전체 가정의 20%에 ‘기네스 나이트로 서지’가 보급되었다. 캔맥주를 넘어 생맥주와 같은 거품과 감동을 주는 기네스 나이트로 서지는 펍을 그리워하는 아일랜드인에게 큰 위로가 되었다고.
여기에 더해 지난해 틱톡에서 기네스가 인기를 끌었다. 일반 맥주들과는 다른 느낌의 맥주, 마시는 것뿐만 아니라 따르는 방법까지 멋진 ‘기네스 나이트로 서지’는 관심과 흥미를 불러일으키는 아이템이었다. 누군가에게는 번거로운 맥주일 수 있어도, 그 가치를 아는 사람에게는 기네스를 따르는 과정까지도 맛있는 맥주가 아닐까?
이 녀석, 누구에게 필요할까?
하지만 한국이 아일랜드도 아니고(아일랜드 사람만큼 기네스를 좋아하면 좋겠지만), 기네스 나이트로 서지를 추천하는 사람은 다음과 같다.
- 기네스를 너무 좋아해서 편의점에서 기네스만 사는 사람(나)
- 기네스 생맥주를 좋아하지만 주변에 아이리시 펍이 없는 사람(나)
- 친구들이나 가족들에게 맥주 토크를 하는 것을 좋아하는 사람(완전히 나)
- 위의 경지가 될 가능성이 높은 기네스 맥주 호감자들
혹은 주변에 맥주를 좋아하는 사람이 있다면 선물용으로도 너무 좋을 것 같다는 생각이다. 잘 만들어진 맥주와 디테일을 위한 노력을 아는 사람에게는 정말 선물 같은 아이템이 나왔다.
원문: 마시즘
기네스에 대해서 더 알아보고 싶다면, 이 영상을 보자!
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]]>공개된 시각화 서비스 중에서도 대부분 ‘지도 시각화 서비스’를 가장 자주, 유용하게 활용하실 것 같은데요! 특히 길을 찾을 때 검색 포털 등에서 제공하는 지도 서비스를 많이 찾으실 것 같아요. 길 찾기용 서비스 말고도 각종 통계 지표, 위치 데이터를 지도 위에 시각화한 지도 시각화 서비스가 정말 다양하게 제공되고 있습니다. 대표적으로 통계청에서 운영하는 ‘통계 지리 정보 서비스’, 국토지리정보원에서 운영하는 ‘국토 정보 플랫폼’ 등이 있죠! 단순한 지리 정보뿐만 아니라 여러 유형의 데이터를 효과적으로 요약해 조회할 수 있어 유용한 서비스예요.
전반적인 데이터 활용 능력이 향상된 만큼 서비스의 기능도 늘어나서, 서비스 내에서 어떤 기능을 사용해야 할지 갈 길을 잃어버릴 수 있습니다. 따라서 오늘의 글에서는 어떠한 지도 시각화 서비스에도 적용할 수 있는 활용 꿀팁 3가지를 소개하려고 합니다. 이 세 가지만 기억한다면, 길을 잃지 않고 여러분이 원하는 정보를 쉽게 탐색할 수 있을 거예요! 어떤 방법인지 함께 알아볼까요?
1. 데이터와 시각화 형태 파악하기
시각화 서비스에 접속했을 때 가장 먼저 해야 할 일은 무엇일까요? 가장 기본이 되는 ‘데이터와 시각화 형태 파악하기’입니다. 원하는 정보를 발굴하기 위해 필요한 ‘도구’가 무엇인지 아는 것과 같은데요. 서비스에 처음 접속했을 때는 어떤 주제의 데이터를 시각화했는지, 그 데이터가 어떤 시각화 유형으로 표현되는지 확인해야 합니다.
이때 ‘시각화 유형’은 데이터에 따라 나타낼 수 있는 형태가 다양한데요. 미리 자주 쓰이는 유형을 알고 있다면 수월하게 다음 단계로 넘어갈 수 있을 거예요! 뉴스젤리가 수많은 지도 시각화 서비스를 분석한 결과 가장 많이 활용되는 5가지 지도 시각화 유형을 정리했습니다. 서로 다른 데이터로 구현된 5가지의 서비스 사례로 각각의 데이터와 시각화 유형 파악 방법을 살펴보겠습니다!
A. 교통사고 발생 위치 데이터를 표현한 ‘점 밀집도’
첫 번째 시각화 유형은 ‘점 밀집도’입니다. 점 밀집도는 지도상에 모든 데이터의 위치를 점으로 표현하는 유형으로, 점의 분포를 바탕으로 데이터를 해석할 수 있는 것이 특징인데요.
한국도로교통공단의 교통사고 분석 시스템 서비스에서 발견한 점 밀집도를 해석해 보겠습니다. 위 화면에서 점 밀집도는 2023년 서울시 강남구의 교통사고로 인한 부상 신고 발생 위치 227곳을 나타내고 있습니다. 부상 사고가 발생한 구체적인 위치를 확인할 수 있으면서도 점의 밀집도로 어떤 지역에서 특히 많은 사고가 발생했는지 파악할 수 있습니다.
B. 지역별 폭염일 수 데이터를 표현한 ‘단계 구분도’
두 번째는 ‘단계 구분도’입니다. 단계 구분도는 지역별 영역의 색깔로 수치형 데이터의 크기를 표현하는 시각화 유형입니다. 지도 시각화 서비스에서 가장 빈번하게 발견할 수 있는 유형이기도 한데요! 데이터의 크기에 따라 영역의 색 진하기를 단계적으로 설정해 쉬운 지역 간 데이터 비교가 가능합니다.
대표적인 단계 구분도 활용 사례로 통계 지리 정보 서비스의 ‘자연 재해 통계 지도’를 발견했는데요! 위 사례에서는 ‘2023년 기준 지역별 폭염일 수 데이터’를 활용해 지역별 색깔을 다르게 표현했습니다. 화면 우측의 범례를 참고하면 색이 짙어질수록 폭염일이 많았다는 점을 알 수 있는데요. 지도를 보면 보라색으로 표현된 경기도, 대전광역시, 대구광역시가 가장 폭염일이 많은 지역이라고 해석할 수 있습니다.
C. 지역별 총인구수 데이터를 표현한 ‘도형 표현도’
다음은 ‘도형 표현도’를 소개하겠습니다. 도형 표현도란 데이터를 표현할 지역별 위치에 도형을 그리고, 수치형 데이터의 크기에 따라 도형의 크기를 다르게 표현하는 시각화 유형입니다. 일반적으로는 원을 사용하나, 데이터의 특징에 따라 다른 도형을 사용하기도 하죠!
위 화면은 통계 지리 정보 서비스의 대화형 통계 지도 화면으로, 원의 크기와 색깔로 2022년 기준 지역별 인구수를 비교할 수 있는데요. 원의 크기가 크고, 색깔이 진할수록 해당 지역의 인구수가 많다고 해석할 수 있습니다!
D. 구역별 소음도 데이터를 표현한 ‘히트맵’
4번째 시각화 유형으로 ‘히트맵’에 대해 알아보겠습니다. 히트맵은 데이터의 수치에 따라 색을 다르게 하는지도 시각화 유형 중 하나인데요! 위 예시와 같이 지도 위에 지역의 구분 없이 데이터값의 크기에 따라서 색을 칠하며, 색이 진할수록 데이터값이 더 크다는 것을 의미합니다.
경우에 따라서는 지도의 모든 영역을 일정한 크기의 셀(Cell) 단위로 쪼개어서 색을 표현하기도 하는데요! 위 사례가 바로 셀 단위로 쪼개진 히트맵입니다. 부동산 빅데이터 플랫폼의 주거지역 소음지도 서비스의 화면으로, 주거 지역의 시간대별 도로 교통 소음도 변화 데이터를 시각화했는데요! 셀 단위로 쪼개진 영역별 색깔로 소음 발생 정도 비교할 수 있어요.
E. 도로별 밀집도 데이터를 표현한 ‘이동 경로 지도’
마지막으로 소개할 유형은 ‘이동 경로 지도’입니다. 이동 경로 지도는 여러 지점 간의 연결을 표현할 때 사용하는 시각화 유형인데요! 주로 출발점에서 도착 지점까지의 경로를 표현할 때 자주 활용됩니다.
이동 경로 지도는 서울시 상권분석서비스에서 도로별 유동 인구를 나타낼 때 활용되었는데요! 주요 도로를 선으로 잇고 유동 인구가 적은 구역은 파란색에 가깝게, 많은 구역은 빨간색에 가깝게 표현했습니다. 따라서 선을 따라 시선을 이동하면서 도로별 인구 밀집도를 비교할 수 있어요!
2. 인터랙티브 요소 활용하여 데이터 탐색하기
이렇게 지도 시각화 서비스에서 가장 자주 쓰이는 시각화 유형 5가지를 훑어보았는데요! 서비스에 활용된 데이터와 시각화 유형 파악에 성공했다면, 서비스가 제공하는 인터랙티브 요소를 적극적으로 활용해 보는 것을 추천합니다.
데이터 시각화에 있어 ‘인터랙티브 요소’란 사람들이 차트 영역 위에 마우스를 오버하거나, 특정 항목을 클릭하는 등의 액션을 취하면 차트의 시각적 패턴을 다르게 표현할 수 있는 기능을 말하는데요! 우리가 활용할 수 있는 지도 시각화 서비스에서는 어떤 인터랙티브 요소가 있는지, 또 어떻게 사용해야 하는지 알아보겠습니다.
인터랙티브 요소를 탐색하기 위해, 통계 지리 정보 서비스에서 제공하는 정책 통계 지도 시각화를 예시로 활용해 보겠습니다! 이 서비스에서는 메뉴에서 인구, 보건, 교육 등 7가지 분야로 분류된 지표를 선택하면 두 개로 구분된 지도 위에 각각의 단계 구분도를 그려 주는데요! ‘전체 인구의 변화’ 지표를 선택하고, 서비스를 탐색해 보겠습니다. 여기저기 클릭할 수 있는 버튼들이 보이는데요. 하나씩 살펴볼까요?
a. 필터(Filter) : 보고 싶은 데이터만 골라보기
가장 먼저 눈에 띄는 기능은 지도 상단에 위치한 ‘필터’입니다. 시각화 차트에서 필터는 사용자가 특정 기준을 선택하면 해당 기준의 데이터만 차트에 표현해 주는 기능인데요! 위 사례에서는 총 두 종류의 필터가 사용되었어요. 먼저 화면 왼쪽 상단의 필터(빨간색 네모)는 두 지도에 나타낼 ‘대상 지역’을 선택하는 것으로, 시/도 단위 지역과 시/군/구 단위 지역을 선택할 수 있는데요! 위 화면에서는 서울특별시를 선택했습니다.
한편 두 지도의 오른쪽 상단에도 필터(파란색 네모)가 하나씩 붙어 있는데요. 이 필터는 각 지도 시각화의 데이터 조회 연도를 선택하는 것입니다. 즉, 두 지도의 데이터 기준 연도를 달리 설정해서 연도별 데이터의 변화를 비교해 볼 수 있는 것이죠!
위 화면에서는 왼쪽에 2022년, 오른쪽에 2000년을 선택해서 단계 구분도를 비교해 보았는데요. 범례를 참고하면 지역별 색의 진하기가 조금 다른 것 같기는 한데, 세부 데이터 수치를 알 수 없으니 변화가 있는 건지 쉽게 가늠하기 어렵습니다. 이럴 때는 어떻게 해야 할까요?
b. 툴팁(Tooltip) : 보이지 않는 데이터 수치 띄우기
지도에 정확한 수치가 기재되어 있지 않아 데이터를 비교하기 어려운 경우, 각 지역에 마우스 오버를 해 보세요! 보이지 않는 정보를 띄워 주는 ‘툴팁’을 이용할 수 있습니다.
툴팁은 특정 항목에 마우스 오버 하면 항목 위에 작은 상자가 나타나며 보충 설명을 보여주는 기능인데요! 위 서비스에서도 지역에 마우스 오버 시 툴팁으로 지역별 상세 데이터 수치를 조회할 수 있습니다. 이 툴팁 기능을 활용해 연도별 색깔의 차이가 보였던 서울특별시 강북구 지역의 데이터 수치를 조회해 보았는데요! 2000년에는 약 33만 명이던 인구수가 2022년에는 약 28만 명으로 감소한 것을 알 수 있었어요.
C. 팝업(Pop-up) 창 : 또다른 창을 열어 추가 정보 얻기
위 서비스 화면을 유심히 탐색하다 보면 필터도, 툴팁도 아닌 버튼으로 ‘융합 결과 보기’ 버튼을 발견할 수 있는데요! 버튼을 누르면 작은 창이 뜨면서, 지도 화면 내에서는 알 수 없던 추가 정보를 제공합니다. 이러한 창을 팝(pop)하고 튀어나온다(up)고 하여 팝업 창이라고 부르는데요.
지도 시각화의 경우 지역별로 데이터를 나누어 표현하다 보니 데이터를 요약해 보기는 어렵다는 한계를 갖고 있어, 팝업 창 등의 방식을 활용해 추가 정보를 제공하는 경우를 종종 볼 수 있습니다. 또, 팝업 창으로 추가 데이터 정보 이외의 부가 정보를 제공하기도 해요. 시각화 대시보드 및 서비스의 이용 방법 등이 부가 정보에 해당되죠!
위 서비스의 ‘융합 결과 보기’ 버튼을 누르면 양쪽의 지도 시각화를 융합하여 서울특별시의 구별 전체 인구수 증감량을 나타낸 단계 구분도와 인구수 데이터의 세부 정보를 팝업 창으로 조회할 수 있습니다.
단계 구분도에서는 증가량이 높을수록 빨간색에 가깝게, 감소량이 높을수록 남색에 가깝게 표현했는데요. 지도를 보니 대부분의 지역에서 인구수가 감소했음을 알 수 있습니다. 이 밖에도 오른쪽 스크롤을 내리면 최대 증가/감소 지역 TOP 3, 연관 사이트 링크 등의 정보를 얻을 수 있어요.
3. 지도 데이터를 요약한 차트 활용하기
앞서 살펴본 2가지-1. 데이터와 시각화 형태 파악하기, 2. 인터랙티브 요소 활용하여 데이터 탐색하기-를 활용하면 지도 시각화를 충분히 자유롭게 사용할 수 있습니다.
그렇지만 때때로 지도 시각화만으로는 필요한 정보를 모두 얻기 어려운 상황을 만나게 될 수 있어요. 지도 시각화는 데이터를 ‘위치 기준으로 펼쳐서’ 볼 수 있는 유형이기 때문에, 필연적으로 ‘요약된 정보’를 확인하기 어렵기 때문이죠!
이 문제를 해결하기 위해 많은 지도 시각화 서비스에서는 위 사례와 같이 지도 위에 표현된 데이터를 요약하여 지도 외 다른 형태의 차트로 함께 제공하기도 합니다. 또는 지도 시각화에 쓰인 데이터와 연관성이 있는 다른 데이터로 제작한 차트를 함께 제공해서 사용자의 종합적인 인사이트 도출을 돕고 있습니다. 사례를 통해 자세히 알아볼까요?
a. 지도에 활용된 데이터를 요약한 형태로 제공하는 사례
먼저 지도에 활용된 데이터를 요약한 형태로 제공하는 서비스 중 대표적인 사례를 살펴볼게요! 위 화면은 통계지리정보서비스의 기업 생태 분석 지도로, 2022년 기준 전국의 기업 수를 단계 구분도로 나타낸 것인데요! 화면 오른쪽을 보면 ‘전국 시도 지역 순위’가 데이터 테이블로 제공되고 있습니다.
지도 시각화만으로도 지역 간 색깔 구분으로 기업 수를 비교할 수는 있지만, 색깔이 비슷하거나 같은 지역들을 엄밀하게 비교하기 어려운데요. 이때 데이터 테이블을 함께 본다면 지도 시각화에서 구분하기 어려웠던 항목의 데이터값을 직접 비교해 보며 더욱 정확한 인사이트 도출이 가능해집니다.
또 다른 사례를 통계지리정보서비스의 대화형 통계 지도에서도 발견할 수 있었는데요! 위 지도에서는 2022년 기준 서울특별시 강남구 역삼1동의 지역별 인구수를 단계 구분도로 나타내고 있습니다. 워낙 작은 단위의 지역을 쪼개어서 데이터를 펼치다 보니, 지역 간 데이터 비교가 더욱 어려울 수 있는데요. 이 서비스에서는 오른쪽의 ‘데이터 보드’ 버튼을 누르면 구역별 인구수의 순위가 막대 차트로 제공됩니다. 또, 지도에서 특정 지역에 마우스 오버 하면 그 지역에 해당하는 막대가 주황색으로 하이라이팅 되어서 빠르게 데이터를 파악할 수 있죠!
또, 스크롤을 내려 보면 링 형태가 중첩된 형태를 띠는 래디얼 바 차트(Radial bar chat)를 볼 수 있습니다. 래디얼 바 차트는 일반적인 막대 차트가 원형으로 휘어진 모양으로, 막대의 길이를 통해 데이터의 수치를 표현하는데요! 위 사례에서는 선택한 지역의 시/도, 시/군/구, 읍/면/동이 상위 지역을 기준으로 몇 퍼센트의 인구 비율을 차지하는지 표현하고 있습니다.
래디얼 바 차트에 따르면 서울특별시의 인구수는 전국에서 18.1%, 강남구의 인구수는 서울특별시에서 5.4%, 역삼1동의 인구수는 강남구에서 6.6% 차지합니다. 지도만으로 정보를 알고 싶었다면 조회하는 지역의 단위를 바꾸어 가면서 일일이 비교해 봐야 했을 텐데, 요약된 정보가 한 차트로 표현되어 있으니 인사이트 도출이 훨씬 쉬워진 것 같아요!
B. 지도 시각화와 관련 있는 데이터 차트를 추가로 제공하는 사례
그렇다면 이번에는 지도에 활용된 데이터가 아니라, 다른 데이터를 추가로 시각화해서 정보를 제공하는 사례를 알아보겠습니다. 위 서비스는 통계지리정보서비스의 지역 변화 분석 지도인데요! 지역별 총인구수를 나타낸 단계 구분도를 중심으로 인구, 주거, 복지 등 5가지 분야의 다양한 관련 지표를 시각화한 대시보드를 함께 제공하고 있습니다.
위 서비스는 모든 지표를 지도 시각화와 함께 조회할 수 있다는 점이 특징인데요! 왼쪽의 지도에서 구분된 각 지역을 클릭할 때마다 오른쪽의 대시보드가 2022년 기준 해당 지역의 데이터를 활용한 대시보드로 변화합니다. 예를 들어 대시보드에서 서울특별시 강남구 세곡동을 클릭하면, 왼쪽의 대시보드에서 세곡동의 총인구수, 노령 인구수 등의 지표를 차트로 나타내는 것이죠! 따라서 자유롭게 차트를 비교해 보면서 다각적인 인사이트를 도출할 수 있습니다.
다른 사례로도 살펴볼까요? 위 서비스는 통계지리정보서비스의 자연재해 통계 지도로 태풍, 홍수, 산사태, 폭염 총 4가지 자연재해의 영향을 다양한 지도 시각화로 나타낸 것인데요! 이 지도 역시 오른쪽의 보라색 ‘데이터’ 버튼을 클릭하면 각각의 자연재해와 관련된 통계 현황을 함께 조회할 수 있습니다.
위 화면에서는 폭염 데이터를 조회해 보았는데요. 지도에는 2023년 기준 지역별 폭염일 수가 단계 구분도로 나타나고, 오른쪽 통계 현황에는 연도별 월별 최고 기온, 연도별 폭염 인명 피해 등 전국 기준 데이터가 막대 차트로 표현되어 있습니다. 따라서 지역별 데이터뿐만 아니라 2023년의 폭염 관련 데이터를 아울러 톺아볼 수 있어요!
에디터의 한마디
지금까지 지도 시각화 서비스의 기본적인 사용을 위한 1) 데이터와 시각화 형태 파악 방법부터 조금 더 적극적인 데이터 탐색을 위한 2) 인터랙티브 요소와 깊이 있는 인사이트 도출을 돕는 3) 추가 데이터 차트 활용 방법까지 알아보았는데요! 여러분은 어떠셨나요? 서비스를 활용해 보고자 하는 마음이 생겼나요?
여전히 지도 시각화 서비스를 이해하기 어렵거나, 실생활에 어떻게 적용해야 할지 감이 잡히지 않는 분들을 위해 오늘 콘텐츠의 후속편이 준비되어 있는데요! 다음 콘텐츠에서는 오늘 소개해 드린 꿀팁을 일상생활에 적용할 수 있도록 일상 속 지도 시각화 서비스 활용 사례를 전해 드리려고 합니다. 어떤 상황에서 어떤 서비스를 활용할 수 있는지 상세하게 소개할 예정이니 기대해 주세요!
원문: 뉴스젤리의 브런치스토리
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얼마 전, 강릉 여행 때였습니다. 3박 4일 동안 10개가 넘는 소품샵, 카페, 서점, 식당 등에 들렀는데요. 그때 여러 가게에서 공통으로 목격된 한 가지 아이템이 있었습니다. 바로 카운터에 놓여있던 ‘결제 단말기’ 였는데요. 큰 디스플레이에는 가게마다 고유한 이미지가 나오고 있어 독특하다는 생각했습니다. 그 이후 가게를 갈 때마다 결제 단말기를 유심히 살펴보게 됐고, 그 결과 이 단말기가 점점 많이 보여 어떤 브랜드 것인지 궁금해졌죠.
자세히 알아보니, 이 결제 단말기는 다름 아닌 ‘토스 플레이스’에서 만든 결제 단말기였습니다. 토스의 자회사 ‘토스 플레이스’가 선보인 결제 단말기로, 이 단말기가 일명 ‘잘 나가는 가게의 필수템’으로 불리고 있다는 것을 알게 됐는데요.
출시 2년 만에 10만 대가 보급됐고, 누적 결제액은 어느덧 1조 500억을 넘었다고 합니다. 경쟁사들이 가맹점 5만 곳을 만들기까지 짧게는 4년, 길게는 9년이 걸렸던 것에 비하면 빠르게 시장을 선점하고 있는 것이죠.
온라인 커뮤니티에서도 토스 결제 단말기를 사용하는 사장님들의 긍정적인 리뷰를 어렵지 않게 확인할 수 있습니다. 요즘 MZ세대 자영업자들은 토스를 주로 쓴다는 리뷰부터 그동안 유료로 써야 했던 기능도 토스에서는 무료라 좋다는 언급까지 확인할 수 있었는데요.
MZ세대 자영업자들은 한달에 3만원~5만원씩 고정 지출 생기는 옛날 포스기 절대 안 쓰죠~ 토스 포스기가 자영업 포스계에 혁명을 일으킨 듯합니다. 너무 좋아요.
XX 사용하다가 이번에 음식점 개업하면서 토스포스로 넘어왔는데 이렇게 간편하다는 것에 놀람, 저렴하다는 것에 또 놀람…
기존 포스기에서는 쿠폰을 사용하려면 프리미엄 정액제를 사용해야 하지만 결국 약정제랑 다를게 없더라구요. 친한 근처 사장님이 토스 알아보라고 해서 알아봤는데 다 무료더군요. 이렇게 만족도 높은 포스는 처음입니다.
사장님향 결제 단말기 판매 사이트 리뷰 (판매 사이트)
그래서 궁금해졌습니다. 토스 결제 단말기는 어떻게 사장님들의 마음을 사로잡고 있는지 말이죠. 지금부터 그 이유를 주관적인 관점에서 하나씩 살펴보고자 합니다.
카드 결제 단말기를 ‘고객 경험 접점’으로 보다
모든 사장님은 ‘고객 경험’을 중요하게 생각합니다. 가게를 찾아오는 고객분들께 좋은 경험을 선사하기 위해 부단히 애를 쓰시죠. 특히 가게를 막 창업하여 ‘단골’을 만들기 위해 고객 경험은 그 어떤 것보다 중요한 부분이고요.
지금까지 우리가 가게 카운터에서 만난 ‘카드 결제 단말기’는 살짝 투박하고 삭막했습니다. 카드를 꽂는 경험, 서명하는 경험이 우리가 경험 했던 결제 단말기 경험인데요. 토스 플레이스는 이런 생각을 했습니다.
가게에서 결제하는 고객이 꼭 한 번은 만나야 하는 카드 단말기가 조금 더 ‘경험적’일 수 없을까?
그래서 토스 플레이스는 카드 결제 단말기에 ‘고객 경험’을 담기 시작했습니다. 가게 인테리어를 해치지 않는 심플하고 아담한 디자인에, ① 결제할 때는 결제 내역을 고객 방향으로 알려 주기 ② 평소에는 가게 홍보 이미지를 노출해 브랜딩에 도움이 되기 ③ 잠시 주문받기 어려울 때는 키오스크로 변신해 고객 주문 받아 주기 ④ 결제와 동시에 포인트 적립이나 스탬프 적립이 될 수 있도록 하기 ⑤ 쿠폰 등을 발행해 고객 관리하기 등이 고민 끝에 나온 결제 단말기의 색다른 ‘고객 경험’입니다.
그야말로 ‘결제’만 가능하던 실용 지향적 단말기에서 경험 지향적으로 바뀐 ‘결제 단말기’는 고객 경험을 높여주는 요소가 됐습니다. 그 결과 사장님들은 고객 경험을 강화 시켜주는 토스 결제 단말기를 적극적으로 고민하고 도입을 희망하게 됐습니다.
‘포스 기계’를 구매하지 않아도 된다
일반적으로 가게 카운터에서 ‘결제’를 위해 필요한 것은 크게 2가지입니다. 하나는 ‘포스기’이고 다른 하나는 ‘결제 단말기’죠. 가게 사장님이 메뉴, 앉은 자리 등을 화면에 찍는 것이 ‘포스기’이고 카드를 꽂아 결제 하는 것이 ‘단말기’입니다.
최근에는 인테리어와 실용성을 위해 태블릿이나 노트북 등 간소한 장비로 포스기를 이용하고 싶은 사업자가 늘고 있습니다. 특히 1인 가게인 경우, 카운터를 넓게 사용하기 어려운 경우가 많아 간소한 카운터에 관한 니즈가 높습니다. 또한 디자인과 감성에 민감한 젊은 사장님들은 깔끔하게 카운터를 운영하고 싶어 하기도 하고요.
그런 사업자를 위해 토스는 ‘포스 프로그램’을 무료로 오픈하고 있습니다. 카드 결제망을 제공하는 VAN사 대리점을 통해 카드 결제 단말기만 구입하여 카드 가맹점으로 전산 등록하고, 포스 프로그램은 사장님이 원하는 하드웨어로 사용하면 카드 결제가 가능하죠. 모든 운영체제에서 호환되고, 특히 태블릿용 프로그램도 별도로 갖추고 있습니다.
이 토스 포스 프로그램에 대한 긍정적인 피드백이 많습니다. 1년에 72가지 이상의 기능이 업데이트 될 정도로 꾸준히 고도화되고 있고, 토스앱처럼 직관적이고 쉬운 사용성을 가지고 있어 따라하기 쉽다는 사장님이 많습니다. 새로운 알바생이 왔을 때 포스 프로그램을 가르치는데 시간을 많이 쏟지 않아 좋다는 평도 있고요.
저도 포스 프로그램의 사용성이 궁금해 다운받아 사용해보았는데 빠르게 실제 운영 환경처럼 세팅해 볼 수 있었습니다. 포스 기계를 별도 구입할 필요 없이 ‘결제 도구’만을 갖추고 싶은 사장님을 타깃으로 삼아 보급처를 늘린 전략이 통했습니다.
파격적인 ‘프로모션’으로 시장에 침투하다
그럼에도 여전히 포스 기계와 결제 단말기가 함께 필요한 사장님 니즈도 존재합니다. 이를 위해서는 위에서와 동일하게 카드 결제망을 제공하는 ‘VAN사 대리점’에 연락해야 하는데요. VAN사 대리점이 단말기 제조 업체로부터 단말기를 수급하여 가게에 설치해주면 카드 결제가 가능해지죠.
이런 구조로 인해 ‘포스 기계’와 ‘카드 결제 단말기’는 전적으로 VAN사 대리점에 의해 결정됩니다. 결제 건당 수수료가 주 수익원인 VAN사 대리점 입장에서는 더 많은 사장님을 모객하기 위해 ‘포스기 세트’ 가격을 최대한 낮춰야 합니다. 가격 경쟁력을 높여 더 많은 사장님이 우리 대리점을 선택하도록 하는 것인데요.
기존의 결제 단말기가 9~10만원에 공급했다면, 현재 토스의 결제 단말기는 그보다 훨씬 저렴한 가격으로(현재 3만원 수준으로 알려져 있습니다) 공급이 가능한 상황입니다. 토스 결제 단말기 정가는 디스플레이와 전면 카메라 등의 스펙으로 기존 결제 단말기보다 비싼 20만원 후반으로 알려져 있는데요. 토스 플레이스가 과감한 프로모션 정책을 취하면서 압도적인 가격 경쟁력을 갖추게 된 것입니다. 그 결과 ‘토스 결제 단말기’가 많은 포스기 세트 라인업에 들어가게 되었고, 토스 결제 단말기를 사용하는 곳이 늘어나게 됐죠.
그럼 ‘토스 플레이스’는 어떻게 돈을 벌까?
그럼 이쯤 궁금해집니다. 토스 플레이스는 왜 이토록 과감한 투자를 이어가면서 시장을 선점하려고 하는지 말이죠. 토스 플레이스가 가장 욕심 내는 것은 바로 ‘오프라인 결제 데이터’입니다. 온라인 시장으로 패러다임의 변화는 있지만 여전히 오프라인 결제액은 상당합니다. 2023년 기준 온라인 거래액은 229조 원에 달했지만, 오프라인 거래액은 509조 원을 기록했죠. 오프라인 거래액이 온라인의 2배에 가까운 것입니다.
이 오프라인 데이터를 획득하기 위해 결제 단말기를 보급하고 포스 프로그램 사용 확대를 의도하고 있습니다. 결제 단말기와 포스 프로그램에는 그야말로 가게의 ‘판매’ 데이터가 모두 있습니다. 매출 현황, 인기 메뉴, 시간대별 주문 현황, 결제 수단 현황 등이 모두 기록되죠. 지금 당장은 돈을 벌지 못하더라도, 장기적으로 보았을 때 ‘데이터’는 중요한 비즈니스 자원이 되는 것입니다.
오프라인 데이터 획득을 통해 토스 플레이스는 최근 카드사의 신사업으로 떠오른 ‘데이터 사업’에 뛰어들 수 있습니다. 예를 들면 현대카드는 수년 전부터 ‘데이터 사이언스’를 모토로 현대카드 고객의 소비 데이터를 분석해 기업 및 기관에 인사이트를 제공하는 ‘데이터 솔루션’ 서비스를 제공하고 있는데요.
토스 플레이스도 오프라인 결제 데이터를 통해 이와 비슷한 사업을 전개할 수 있죠. 오히려 복수 카드사의 결제 데이터를 한 번에 획득할 수 있으니 카드사 한 곳이 획득한 데이터보다 더 많을 수도 있고요.
예를 들면 창업 솔루션 사업을 전개하면서 “강남역 카페의 평균 테이블 회전율은 1.5시간이며, 인기 메뉴는 라떼입니다.”와 같은 인사이트를 예비 창업자에게 제공할 수 있습니다. 일반 기업 대상으로는 데이터 분석 서비스를 제공하면서, 특정 지역의 소비 패턴, 업종별 최근 매출 흐름 등의 인사이트를 제공하는B2B 서비스도 가능하고요.
또한 본체인 ‘토스’와의 연계를 통해 신용 평가 모델을 고도화하는데 데이터를 활용할 수 있습니다. 예를 들면 소상 공인 사장님들이 토스 포스 프로그램을 많이 사용할수록 소상공인(SME) 신용 평가 모델을 고도화할 있는 것인데요. 이를 통해 소상 공인 대상의 대출 상품을 만드는 데 도움이 될 수 있죠. 예를 들어 매출 흐름을 분석하여 “월 매출 3천만원 이상 가게를 위한 저금리 대출 상품”과 같은 상품이 만들어질 수 있습니다.
마지막으로, 토스의 결제 데이터 ‘완전체’ 기반이 마련된 점도 포인트입니다. 토스는 이미 ‘온라인 결제 데이터’를 확보 중입니다. 자회사 ‘토스 페이먼츠’를 통해 전자지급결제대행업(PG)을 전개하여 온라인 결제 데이터를 획득하고 있죠. 온라인에서 카드 결제할 때 뜨는 창이 바로 PG 서비스입니다. 그럼 비게 되는 것이 ‘오프라인’인데, 그 오프라인 결제 데이터는 ‘토스 플레이스’ 사업으로 획득하는 것입니다. 그렇게 토스의 큰 그림인 ‘온·오프라인 결제 데이터 완전체’의 토대가 마련된 것입니다.
결국 토스 플레이스가 원하는 것은 ‘데이터’이고, 이를 획득하기 위해 오프라인 가게에 침투하고 있는 것입니다. 최근 QR 코드로 가게 테이블에서 주문하는 ‘토스 오더’를 본격화하고, 토스 페이먼츠와의 협업을 통해 편의점 등에 ‘페이스 결제(안면결제)’를 도입하는 것도 모두 일맥상통한 흐름으로 볼 수 있고요. 일상에서 발생하는 결제 데이터를 사로 잡으려는 토스의 ‘큰 그림’이 펼쳐지는 것입니다.
마치며
지금까지 가게 사장님들의 필수템이 되어가는 토스 플레이스의 결제 단말기에 대해 살펴봤습니다. 토스 플레이스는 고객 경험을 높이고 싶은 가게 사장님들을 위해 투박하고 평범했던 ‘카드 결제 단말기’에 새로운 변화를 줬습니다.
우선, 가게 인테리어 및 감성과 잘 어울릴 수 있도록 디자인에 힘 썼습니다. 그리고 큰 디스플레이를 도입해 ‘고객 접점 매체’로 자리 잡도록 했습니다. 결제 시에는 결제 내역이 보이고, 전달하고 싶은 메시지를 전달하는 ‘홍보 매체’가 됐습니다. 주문을 바로 받기 어려운 바쁜 상황에서는 키오스크로 변신하여 1인 몫을 해내는 알바생이 되기도 하고, 고객 관리에 활용되기도 합니다.
그리고 기존 생태계에 빠르게 침투하기 위해 1) 카드 결제 단말기만 구매하고 포스 프로그램은 직접 설치해서 사용하는 그룹을 겨냥해 토스 포스 프로그램을 고도화했고 2) 포스 기계와 결제 단말기가 함께 필요한 그룹을 위해서는 파격적인 프로모션 정책을 전개해 VAN사 대리점이 사장님을 ‘영업’하는 구조를 만들었습니다.
저는 이 사례를 살펴보면서, 카드 결제 단말기와 포스 프로그램이 ‘변신’할 수 있다는 것을 깨달았습니다. ‘왜 결제 단말기는 수 십년 가까이 그대로여야 할까?’ ‘왜 포스 프로그램은 더 직관적이고 쉬울 수 없을까?’ ‘1인 가게가 많아지는 요즘 결제 단말기와 포스 프로그램은 어떤 역할을 해야할까?’ 이런 질문 끝에 나온 결과물을 살펴보며, 뻔할 수 있는 것에 끊임 없이 질문을 던지는 사람이 되야겠다는 생각도 들었고요.
그러면서도 한 편으로는 토스 플레이스의 과감한 프로모션 정책이 언제까지 전개될 수 있을지 의구심도 있습니다. 토스 플레이스는 2024년 한 해에만 약 530억원 당기순손실을 기록하며 자본잠식 상태에 빠진 상황인데요. 모회사 토스가 자금을 지속적으로 수혈하며 사업을 이어가고 있죠. 토스 플레이스는 올해부터 수익 모델을 본격적으로 고민하겠다고 밝혔지만 후발 주자로 시장 선점을 위해서는 출혈 경쟁이 불가피한 상황인데요.
사장님의 마음을 사로잡은 결제 단말기와 포스 프로그램의 사용성, 그리고 기존 플레이어를 활용한 영업 전략이 현재의 ‘급성장’을 만들었지만, 오프라인 결제씬을 사로잡는 진정한 ‘메기’가 될 수 있을지는 더 지켜봐야 할 듯 싶습니다.
이 콘텐츠는 토스 플레이스와 무관하게 작성된 주관적 관점의 글이며 브랜드 입장과 무관합니다.
원문: 생각노트
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]]>제 구박받는 거 멈춰주기 위해서라도 제발 2번 이재명 후보 찍어주셔야 한다.
- 안철수/국민의힘 공동선대위원장
이재명 후보를 지지한다.
- 손학규/전 바른미래당 대표:
이재명 대통령을 모시고 확실하게 대한민국을 지키겠습니다. 감사합니다. 필승!
- 한기호/국민의힘 의원
이번 선거에 대해서 아예 투표하지 않겠다는 분들이 굉장히 많으셨습니다. 그런데 이제야 이재명의 진심, 아니 김문수 후보의 진심…
- 나경원/국민의힘 공동선대위원장
이번 선거 국면에서 국민의힘 인사들이 한 말들이다. 처음에는 해프닝으로 웃고 넘어갔다. 그러나 발언이 한두 번이 아니다. 손학규 전 대표, 안철수, 나경원, 한기호 의원까지… 정치 베테랑들이 줄줄이 상대 후보를 지지하는 듯한 말실수를 반복했다. 실수의 반복에는 언제나 구조가 있다.
이쯤 되면 물어야 한다. 왜 하필 ‘이재명’이라는 이름이 그렇게 자주 튀어나오는가? 정치 공방이 치열할수록, 말실수는 단순한 언어의 미끄러짐이 아니라 심리의 노출이 된다. 이를 설명해주는 몇 가지 심리 이론이 있다.
아이러니 처리 이론(Ironic Process Theory)
- 하지 말라고 하면 더 하게 된다.
하버드 심리학자 다니엘 웨그너는 유명한 실험을 했다.
흰 곰을 생각하지 마세요.
그러자 사람들은 흰 곰 생각에서 벗어나지 못했다. 이 실험은 뇌가 어떤 생각을 억제하려 할수록 오히려 그 생각을 더 떠올리게 되는 구조를 보여준다. 이를 아이러니 처리 이론, 생각 억제 효과(thought suppression effect)라고 부른다.
이번 대선에서 국민의힘은 이재명 후보에 대한 언급을 통제하고, 비판의 수위를 조율하고, 칭찬으로 오해받지 않도록 말조심을 해야 하는 상황에 몰려 있었다. 하지만 이런 억제 시도는 오히려 ‘이재명’이라는 이름을 뇌리에 각인시키는 결과를 낳았다. 말을 꺼내는 순간, 가장 강하게 떠오른 단어는 오히려 피해야 했던 이름, 바로 이재명이었다.
역설적 긍정 강화 효과(Paradoxical Priming)
- 반복된 비판은 오히려 이름을 강화시킨다.
특정 단어를 자주 들으면 그 단어는 기억 속에서 더 빨리 인출된다. 문제는 그 단어가 비판의 맥락에서 등장했더라도, 단어 자체는 자극 빈도 효과(frequency effect)로 인해 인지적 우선권을 얻게 된다.
지속적으로 “이재명은 안 된다”, “이재명은 문제다”, “이재명은 위험하다”라고 말했지만, 결국 청자나 화자 모두의 뇌에서 가장 많이 들리고 말한 이름은 “이재명”이다. 비판은 오히려 언어적 활성화 수준을 높이고, 의도와 무관하게 이재명이 자동으로 먼저 떠오르며, 발화 실수로 연결될 확률도 커진다.
자동화된 언어와 인지 과부하(Cognitive Overload)
- 말이 생각보다 먼저 나간다.
우리는 빠른 사고(시스템 1)와 느린 사고(시스템 2) 두 가지 시스템으로 생각하고 말한다.
- 빠른 사고: 익숙하고 자동적인 반응 (예: 언어, 습관, 인상)
- 느린 사고: 논리적이고 통제된 사고 (예: 말 실수 수정, 메시지 조율)
선거철 연설이나 인터뷰 상황은 인지 부하가 극심한 순간이다. 메시지를 공격적으로 설계해야 하고, 상대 후보를 비판하면서도 품격을 잃지 않아야 하고, 당 내부 노선을 고려한 표현 조절도 필요하다.
이러한 상황에서 느린 시스템이 제 기능을 하지 못하면, 가장 익숙한 이름이며 가장 반복적으로 떠올랐던 단어인 이재명이 무의식적으로 먼저 튀어나오는 것이다. 이는 단지 기억에 남아서가 아니라, 언어 시스템이 자동 완성하듯 익숙한 단어를 먼저 발화한 결과다.
같은 맥락에서 정서적 긴장과 정서 역설(affective interference)이 발생할 수 있다. 쉽게 말해, 감정적 억제는 오히려 언어의 부조화를 유발한다는 것이다. 긴장 상태에서 사람은 감정 표현을 억누르려 하지만, 그 억제가 인지적 자원을 소모한다. 이로 인해 언어-의도 간 일치가 무너지고, 정서적으로 억눌렀던 말이 돌출된다.
이재명 후보에 대해 강한 반감, 정치적 긴장, 감정적 대비를 내면에서 조절하고 있는 상황이라면 그 감정이 말로는 부정되어야 하는데, 실제 언어에서는 이상한 긍정의 형태로 나타나는 부조화가 발생한다.
개념 간 활성화 모델(Spreading Activation Model)
- 연상망에서 가장 활성화된 개념이 먼저 튀어나온다.
우리의 기억과 언어는 개념 네트워크로 저장되어 있다. 특정 단어가 떠오르면 그 주변에 연결된 개념들이 함께 활성화된다. 선거 유세장에서 “후보”, “정책”, “대통령”, “정권 교체” 같은 단어가 언급되면, 그 주변에서 가장 강하게 연상되는 이름이 “이재명”일 수 있다. 이는 그가 정치 담론에서 가장 두드러진 인물로 떠올라 있기 때문이다.
즉, 자당 후보를 말하려다가도 뇌의 네트워크에서 먼저 떠오르는 이름이 “이재명”이라면, 그 이름이 말 앞머리에 실수처럼 튀어나올 가능성도 커진다. 이건 기억력 문제도, 실수도 아니다. 가장 두드러진 개념이 인지적 우선권을 가진다는 구조적 문제다.
말실수의 본질은 ‘실수’가 아니다
사람들은 말실수를 무능, 헷갈림, 착오로 치부하지만, 심리학은 다르게 본다. 이런 실수는 의식적으로 통제하려는 심리, 과잉 억제 피로, 인지적 과부하, 자동화된 언어 반응이 복합적으로 작용한 심리적 구조물이다. 결국 그 실수는, “이재명을 의식하지 않기 위해 애쓴 결과, 이재명만 생각하게 된” 아이러니한 심리의 결과물인 셈이다.
실수처럼 보인 그 말은, 정치인의 뇌에서 가장 먼저 떠오른 단어였다. 억누르려는 생각이 가장 강하게 떠오르는, 정치적 아이러니의 심리적 메커니즘이다.
원문: 박진우의 브런치스토리
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]]>이승환: 소개 부탁드립니다.
천영록: 기업에 최적화된 AI를 만들어드리는 ‘모트에이아이(moatAI)’를 운영 중인 천영록입니다.
이승환: ‘불리오’로 금융업을 하고 계셨는데, 어쩌다 회사의 방향성을 AI로 옮기게 된 건가요?
천영록: 금융 일을 하면서도 지속적으로 AI와 데이터 쪽 프로젝트들을 했습니다. ChatGPT가 나온 후에는 유진증권, 한화증권 등 대형 금융사의 AI 프로젝트를 맡게 됐죠. 이게 알려지며 지인들 문의가 들어왔어요. 우리는 대기업이 아니라서 3억, 5억, 이런 프로젝트는 못 하는데, 작게 컨설팅이라도 좀 해줄 수 있겠냐… 그래서 지인 대표님들 회사 일을 도와드렸죠. 그런데 막상 해보니까 사이즈의 차이지, 니즈의 차이는 별로 크지 않았어요. 기업이 겪는 문제, 대표님들이 겪는 문제는 생각보다 비슷했던 거죠.
이승환: 사장님들이 다들 어떤 문제를 겪는 거죠?
천영록: 어느 기업이나 매출과 이익이 핵심이잖아요. 그 시작은 ‘고객 확보’일 겁니다. 흔히들 마케팅팀과 영업팀에서 주로 하는 일인데요. 계속해서 우리 회사의 제품과 서비스를 사용할 만한 곳을 찾고, 새로운 판로를 확보하려고 제안서 등을 뿌리죠. 하지만 이 과정에서 시간이 굉장히 많이 들고 정확도도 높지 않습니다. 연차 낮은 직원을 시키면 어디가 고객인지 파악하기 힘들고, 연차 높은 직원은 더 중요한 일을 해야 하죠.
이승환: 그러면 AI로 이 문제를 어떻게 해결하나요?
천영록: 우리 잠재 고객, 경쟁사 등에 대한 뉴스가 쏟아지잖아요? 뉴스가 아니라도 관련 정보가 계속 올라와요. 이걸 수집해서 영업팀에 주기만 해도 큰 도움이 되거든요. 수주 가능성이 굉장히 높은 고객들, 그들이야말로 양질의 DB니까요. 이걸 AI가 다 수집해서 분류까지 해서 정리해 줍니다.
이승환: 어… 예를 좀 들어주신다면.
천영록: 고객사 중 누비콤이라는 국내 최대 계측기 유통 회사가 있는데요. 매출은 연 300~400억 정도 해요. 우리는 잘 모르지만 계측기의 종류가 수천 가지거든요. 그래서 고객도 롱테일로 정말 다양해요. 항공, 자동차, 건축, 전자장비 회사, 여기 대표님들이나 관계사 분들뿐 아니라 연구하는 교수님들… 이렇게 다양한 분야와 사람의 정보를 AI가 수집하고, 또 분류해 주는 거죠.
AI로 기존 고객 재결제 높이기: 고객 데이터를 최적화해 맞춤형 제안 보내기
이승환: 오, 정말 편하겠네요.
천영록: 네. 국내에 계측기를 필요로 하는 곳이 10만 명은 있을 거예요. 하지만 회사 DB를 통해 연락이 가는 곳은 10%도 안 될 거예요. 90%는 아예 컨택이 안 되고 있는 거죠. 그 10만 명 정보를 AI가 추적하며 처리하는 겁니다. 예를 들면 관련 교수님이 어느 회사에 들어갔다. 이런 정보를 전달하고, AI가 메일 초안까지 써줄 수 있어요.
이승환: 그러면 ‘신규 고객 확보’ 말고 ‘기존 고객 결제 유도’는 어떻게 하나요?
천영록: ‘사내 데이터 플랫폼’을 저렴하고 효과적으로 만들어주는 겁니다. 회사 안에 이런저런 고객 데이터들이 있을 거예요. CRM이나 ERP 형태로 잘 정돈된 것도 있겠지만, 또 엑셀이나 설문지, 이런 식으로 여기저기 편재되어서 사용하지 못하는 것도 있거든요. 일단 그걸 다 모아서 연동시켜요. 그렇게 다시 SQL을 자동으로 짜드릴 수 있는 에이전트로 짜드리는 거죠.
이승환: 그러면 그 SQL은 어떻게 활용하죠?
천영록: 그 이후에는 챗지피티 쓰듯, 누구나 LLM에게 채팅으로 필요한 정보를 호출할 수 있어요. 예로 “우리 매출이 많이 일어나는 1위부터 10위까지 유형을 정리해줘.” 이런 식으로 말이죠. 3~4명이 해야 할 데이터 사이언스 팀을 우리가 AI로 만들어드리는 거죠. ERP 구축하는 것처럼 몇억이 드는 것도 아니고요. 저는 이 지점이 저희 고객들이 가장 놀라워하고 큰 가치를 얻는 지점이라고 생각합니다. 드디어 데이터 중심의 사업을 할 수 있게 되는 거니까요.
이승환: 그렇게 필요할 때마다 잠재고객 정보를 추려내서 연락을 취하면 되는 거군요.
천영록: 그렇죠. 맞춤형 영업을 통해, 기존 고객 재구매 실적을 엄청나게 높일 수 있어요. 다들 기존 고객이나 잠재고객에게 이메일을 보내고 있을 거예요. 근데 다들 비슷한 메일로 보내면 스팸 처리되기 쉽거든요. 맞춤형 이메일을 보내려 하니, 이 많은 고객을 어떻게 분류해야 할지 난감하죠.
이때 AI가 큰 도움이 돼요. 예로 새로운 제품이 나왔는데, 이 제품을 필요로 할만한 고객을 AI에게 추려달라 하는 거죠. 그렇게 아이디어가 있을 때마다, 손쉽게 구체적인 타게팅해서 연락을 취하면 전환율이 엄청나게 올라갑니다. 지역별, 구매 카테고리별, 등등 원하는 걸 1분에 하나씩 뽑을 수 있죠.
저희 고객사 중 하나는 이메일 오픈율이 300% 이상 상승했어요. 아직 초기라서 샘플 사이즈가 작지만, 그래도 효율성이 오르는 건 분명합니다. 기존에는 고객을 찾아내는 것도, 분류하고 보내는 것도 힘들었으니까요.
AI로 생산성 극대화하기: 반복 업무를 모두 자동화하고 인간은 체크 후 ‘딸깍’
이승환: 영업 뒤에는 AI로 또 어떤 것을 할 수 있죠?
천영록: 업무 효율화죠. 사람이 해야만 할 것 같은 업무가, 실은 대부분 AI로 대체 가능해요. 이를 해결하려면 우선 우리가 특정 업무에 얼마나 많은 시간과 인력을 쓰고 있는지, 또 여기서 가장 돈이 많이 되는 중요한 영역은 무엇인지 하나하나 뜯어봐야 합니다. 반복이 많으면 그만큼 인건비가 나가고 있을 테니, 힘들더라도 한번 자동화하면 이후 비용이 확 줄어들어요. 또 부가가치가 높은, 돈 되는 일은 조금만 개선해도 생산성이 확 높아지고요.
이승환: AI를 통해 기존 인건비를 확 줄일 수 있겠군요.
천영록: 인건비도 줄일 수 있지만, 그보다 ‘같은 비용으로 기존 일을 몇 배나 할 수 있는가?’로 보는 게 편해요. 10배, 100배씩 할 수 있는 기회가 열리고, 그러면 훨씬 많은 고객한테 서비스를 해줄 수 있는 구조가 열리죠.
이승환: 이런 경우는 어떤 예가 있나요.
천영록: 모 특허 사무소 일을 도와드렸는데요. ‘전문직’이 반복적인 업무에 너무 많은 시간을 쓰고 있던 거예요. 이런 건 AI로 금방 해결되는 문제거든요. 변리사가 일하는 방식을 지정하면 AI가 찍어내고, 최종 체크만 하면 돼요. 이런 건 어느 회사나 기본이고요. 좀 더 파고들어 보면 AI로 생산성을 높일 수 있는 일이 정말 많아요.
예를 들어서 많은 회사들이 ‘특허 도용’ 문제를 겪어요. 그런데 전 세계 수많은 회사 중 누가 우리 회사 권리를 침해하는지 알기가 너무 힘들어요. 외국어로 하나하나 검색할 수는 없는 일이잖아요? 그런데 AI를 활용하면 이게 가능해져요. 특허가 업데이트되는 해외 사이트들 있잖아요. 그걸 AI가 매일 뒤지며, 혹시 우리 고객사의 권리를 침해하지 않았나 확인하는 거죠. 그리고 거기에 보낼 서류 초안까지 다 써서 줄 수 있게 되는 겁니다.
이승환: 와, 이건 정말 신박하네요…
천영록: 네. 원래 같았으면 외국인 직원을 써야 하는 일이잖아요. 그조차도 수없이 올라오는 특허를 다 살필 수도 없고요. 이런 걸 전부 자동화할 수 있는 거죠.
AI로 생산성 극대화하기: 반복 업무를 모두 자동화하고 인간은 체크 후 ‘딸깍’
이승환: 혹시 또 다른 AI 도입 케이스는 어떤 게 있나요?
천영록: 생산성을 높이려면 중요한 일에 집중해야 하잖아요. 이를 위한 방법 중 ‘스코어링’이 있어요. ‘이런 류의 고객이 이익이 많이 남는 고객이니 집중해라’ 이런 거죠. 사내 데이터와 외부에서 수집한 데이터를 통해, 잠재 고객사의 경제적 가치가 어느 정도나 될지, 관심 있어할 제품은 무엇이며, 해결코자 하는 과제는 무엇일지를 미리 조사하는 겁니다.
만약 VIP일 가능성이 있다면, 영업 책임자가 한 번 더 살펴보라고 제안해 주는 것이죠. 경영자들 입장에선 이게 가치가 높은 일임에도 잘 이뤄지지 않곤 하는 업무거든요. 그래서 정보를 수집하고 분석할 수 있는 스코어링 류의 시스템들이 무척 효과적입니다.
이승환: 진짜 별의별 곳에 다 쓰이는군요;;;
천영록: 네. 이게 사실 예전 같으면 무척 고난도의 자동화일 겁니다. 팰런티어에서는 수십억 대의 컨설팅 계약을 맺어야 해주는 데이터 분석이기도 합니다. 그러나 AI 자동화로 접근하면 놀라울 정도로 쉽게 풀립니다. 왜냐하면 오래 일한 현업자는 감으로 뭐가 맞는지 대충은 알아요. 그 경험을 AI 스코어링으로 풀어내는 거죠. 이게 아까 이야기한 ‘영업’과도 직결됩니다. 어느 고객이 우리 회사에 앞으로 VIP가 될지 미리 체크할 수 있는 거죠. 그래서 AI 도입은 한번 제대로 하면 회사 시스템 전체를 개선할 수 있어요.
이승환: 근데 AI는 좀 오류가 생길 수 있으니, 결국은 ERP나 CRM 단에서 데이터를 완전히 정규화해야 하지 않나요?
천영록: 그건 현실적으로 거의 불가능해요. 부족한 데이터와 잘못된 데이터가 너무 많아서 애초에 정규화된 데이터를 완비하는 것부터가 어렵습니다. 또한 대기업이 아닌 한, 기존 ERP의 데이터를 뜯어고치는 건 보통 일이 아니에요.
쉽게 예를 들어서, 원래 DB에는 판매량을 ‘밥’과 ‘빵’으로만 구분했어요. 그런데 어느 날 위에서 “샌드위치 얼마나 팔렸는지 알고 싶은데요?”라고 하면 개발자와 데이터 사이언티스트 입장에서는 미치는 거죠. 기존의 ‘빵’을 ‘토스트’와 ‘샌드위치’로 구분해야 하니까요. 그럴 거면 처음 DB 짤 때 말했어야지, 기존값을 하나하나 다 수정하냐? 무결성은 어떻게 하냐? 이런 이슈가 생기거든요.
이승환: 그렇지만 회사가 커나가면서 데이터는 점점 많아지고, 반대로 분류는 점점 철저하게 해야 하고… 이건 어쩔 수 없잖아요.
천영록: 저는 오히려 적당히 놓아주는 것도 필요하다고 봐요. 저희에게 AI 의뢰하고 대표님들이 만족하는 게요. 예로 ERP를 만들 때 5~6명 정도가 투입돼서 2년 간 만들었거든요. 6명 중 PM 1명, 개발자 1명 제외하고는 프리랜서였어요. 근데 이 중 PM이나 개발자가 나가는 순간, 이후 대처가 안됩니다. “뭐 하나 어떻게 해줘”라는 요청이 너무 안 먹혀요. 외주 개발도 마찬가지인 게, 외주사 당시 개발자가 없는 경우는 물론이고 회사가 없는 경우도 허다하니까요.
이승환: 하긴 그렇네요;;;
천영록: 네. 그럴 거면 AI가 완벽하지는 않더라도, 훨씬 더 유연하게 잘 작동한다는 거죠. 분명 회사에 그동안 뭔가 변화가 있었을 거 아니에요? 그걸 억지로 기존 시스템에 맞춰서 사고의 폭을 좁히기보다는, 기존 ERP나 CRM이 활용하지 못하던 자원을 AI로 정비함으로 효율성을 3~4배 늘릴 수 있는 거죠.
한편, 기존 ERP 가 잘 정리된 회사들은 그 위에 AI 붙이고 확장하기가 훨씬 쉽다는 점은 동의합니다. 제가 늘 하는 이야기가, 회사 안에 보물이 이미 다 존재한다고 생각해요. 그 중 큰 부분 하나가 ERP이고요. 그러니까 AI와 ERP는 충돌하는 게 아니라, 서로 보완해 주는 존재예요.
금융업계의 꿈 ‘정량화되지 않은 데이터’를 LLM으로 해결, 대형 증권사 프로젝트를 수행
이승환: 그나저나 AI로 발을 들인 계기가…
천영록: 회사를 막 설립한 2010년대 중반부터 머신러닝을 활용했어요. 금융권에는 엄청나게 거대한 데이터가 있지만, 막상 여기에서 인사이트를 뽑아내기는 쉽지 않죠. 그래서 10년도 더 전부터 머신러닝이 엄청나게 발전해 왔어요. 데이터가 너무 많으니, 사람이 직접 하는 것보다 AI가 하는 게 효율적이란 생각이었죠. 그러다 2022년 11월에 chatGPT가 나왔죠.
이승환: 그러게요. GPT 나온 지 2년 반밖에 안 됐네요.
천영록: 네. 과거 금융 데이터는 다 숫자였잖아요. 근데 이건 실제 데이터의 1%도 되지 않을 거예요. 예를 들어서 경제 기사, 증권사 리포트, 누군가의 인터뷰, 금융계 책들… 이런 모든 게 다 데이터인데, 금융에서는 배제되어 있었거든요. 지금까지 우리가 전혀 다뤄오지 않은 99%를 다룰 수 있게 되었다는 게 너무 충격이었고요. 그래서 chatGPT가 나오자마자, 전사적으로 LLM으로 할 수 있는 걸 다 해보자는 방향을 세웠습니다.
이승환: 그래서 무엇을 하였습니까?
천영록: 처음에는 GPT의 API를 통해 ‘이 어닝 콜(실적발표)은 긍정적인지, 부정적인지’를 분석하는 간단한 것부터 시작했죠. 그러다 금융 데이터와 GPT를 연결해 보았어요. 기존에는 정해진 분류, 예로 시가총액, 매출액, PER, 이런 정해진 것에만 따라야 했잖아요? 그런데 LLM은 분류를 무시하고 “이런 회사 주식을 호출해 줘”가 되는 거예요. 예로 “최근 경제지 기자들이 주목하는 기업 중, 수익률이 동일 업종 경쟁사에 비해 높은 종목을 정리해줘”, 이런 식으로 입력만 하면 원하는 결과를 도출해 내는 거죠.
이승환: 오, 신박하네요…
천영록: 네. 실제 금융권에서는 뭔가 데이터 결과를 뽑고 싶어서, 사내 데이터 팀에 의뢰해도 뽑아오는데 짧게는 3일, 길게는 몇 주씩 걸릴 때도 있거든요. 금융 전문가가 데이터 전문가에게 이해시키는 것도 힘들고, ‘기존에 완전히 정량화되지 않은 데이터’를 정량화시키는 것도 힘들거든요. 그런데 LLM은 이를 해결해 준 거예요. 답을 바로 뽑아주니까.
그래서 이게 다른 사람들에게도 도움이 되는지 테스트를 위해, ‘GPTs’라는, GPT에 API를 연결하는 플러그인 마켓에 내놓았어요. 당시 팀에서 내놓은 플러그인으로는 한국 최초였는데요. 순식간에 전 세계에서 5만 명이 사용하더라고요. ‘대규모의 금융 데이터를 대화형으로 검색할 수 있다’, 이게 그동안 금융권 사람들에게 꿈 같은 거였어요. 그간 인사이트가 있어도 데이터를 다루는데 너무 품이 많이 들었는데, LLM이 그 문제를 해결한 거죠.
이승환: 오. 대박이네요.
천영록: 그런데 세세하게는 사용성이 각 기업이나 사용처마다 맞지 않았어요. 저희가 만든 GPT 기반 플러그인은, 저희 회사의 데이터와 사용 방식에 따라 만든 거잖아요. 그래서 이게 개별 기업의 니즈에 딱 맞게 작동하지는 않았어요. 근데 기업은 이게 ‘딱’ 맞아 돌아가야 하잖아요. 그래서 자연스럽게 대형 증권사 일을 맡게 되었고, 지금까지도 다양한 기업들의 AI 구축을 돕고 있습니다.
이제는 AI를 도입하지 않는 기업은 경쟁에서 도태될 것, 대표부터 AI 감수성을 높여야
이승환: 처음에 대기업들과는 어떤 일을 했나요?
천영록: 가장 먼저 유진증권 AI 프로젝트를 하게 됐는데요. 내부 PB들이 LLM을 활용해 자유롭게 질문하면, 재무제표, 차트, 뉴스 등 각종 기업과 금융 데이터를 활용해 답을 내주는 거였어요. 한화증권과는 ‘테마’를 만들어주는 AI를 만들었어요. 원래 ‘테마’는 사람들이 하나하나 종목 DB를 넣어야 했잖아요. 이를 위한 사전 리서치도 많이 필요했고요. 저희가 만든 AI는 테마 개념을 입력하면, 모든 종목들의 정보와 뉴스 등을 불러와서 테마 포트폴리오를 즉석에서 만들어줘요.
이승환: 이러면 진짜 뉴스 나오는 것처럼 AI 때문에 실업자 늘어나겠는데요…
천영록: 그렇진 않아요. 요즘 AI가 사람 자른다고 비관론이 많던데, 그보다는 생산성 없는 일에서 생산성이 높은 일로 옮겨주는 것 같아요. 요즘 MZ세대 이야기 나오면, 어린 분들은 자기 발전 없다고 회사를 나가고, 그러니까 이제 과장 부장님들이 잡일 하는 모습들이 많잖아요. 그 과정에서 팀 간 갈등도 있고요. 그런 일들은 모두 AI에 맡기고, 사람은 앞으로 어떻게 하면 더 부가가치를 높일 수 있을지 고민할 수 있게 하는 거죠.
이승환: 말씀을 듣다 보니 AI로 개발하는 것보다, 고객사 분들과 소통하는 게 더 힘든 것 같은데요. 다들 각 산업마다의 전문성이 굉장히 높으니…
천영록: 그렇죠. 저도 제가 20년 가까이 일한 금융 전문성이 큰 도움이 된다고 생각했어요. 그런데 여러 비금융 중소기업, 중견기업 일을 하다 보니, 그것보다는 제가 10년 가까이 스타트업 CEO로 있었던 게 더 도움이 되는 것 같더라고요. 대표님들은 회사가 크든 작든 누구나 비슷한 문제를 겪고 고민하잖아요. 결국 경영을 하는 사람인 거고, 회사를 운영하는 과정에서 어려움을 극복하는 거잖아요. 그러다 보니 영업, 생산성, 이런 이야기들이 굉장히 잘 풀리는 것 같아요.
이승환: 그러면 의뢰를 받으면 어떤 식으로 착수하나요? 클라이언트 회사와 이야기를 굉장히 많이 해야 할 것 같은데…
천영록: 경영진부터 실무자까지 워크샵을 통해서 많이 풀어냅니다. 우선 그 회사가 달성하고자 하는 일반적인 목표와 업무 흐름을 파악한 후에, 첨단 AI 자동화로 어떻게 혁신해 줄 수 있는지를 찾아주고 설명해 주는 것부터 저희의 역할이에요. 대부분은 실제 구현을 경험하신 적이 없으시니까요.
그리고 데이터베이스 구조와 프로시지까지 다 분해하고 분석해 봐요. 그러면 실제 비즈니스 로직이 어떻게 돌아갈 수 있는지 생생하게 이해할 수 있거든요. 기업에 AI를 도입하는 건 개발력보다, 이런 비즈니스 이해를 일치시키는 게 훨씬 중요하다고 봐요. 지금은 무엇을 찾아내더라도 굉장히 큰 혁신을 줄 수 있는 시대거든요. 저희가 잘 하는 것과, 큰 임팩트를 드릴 수 있는 지점을 찾아서 바로 눈에 보이게 해결해 주는 게 중요합니다.
이승환: 하긴 그래야 뭐가 문제고 뭐가 중요하고, 무엇부터 해야 하는지 알 수 있으니…
천영록: 네. AI 도입은 ‘문제 정의’가 가장 중요한 것 같아요. 어차피 키보드와 마우스로 하는 사내 업무의 한 80% 정도는 AI로 효율을 높일 수 있거든요. 그렇다면 경영진, 실무진과의 대화를 통해 어떤 문제에 집중하는 게 ROI가 높은지 판별하는 게 굉장히 중요하겠지요. 또 도입 후에도, 계속해서 효율이 어떤지 체크하고 개선하는 것도요. ERP와 달리 AI는 프로젝트 끝나면 쫑이 아니라 언제든 더 나은 답을 찾아나갈 수 있거든요.
이승환: 감사합니다. 마지막으로 한마디 부탁드립니다.
천영록: AI는 이제 시작인데요, 저는 모든 대표님이 매일매일 AI로 새로운 도전을 해보았으면 좋겠습니다. 백여 년 전에 콘크리트로 건물을 만드는 기법이 나왔고 초고층 건물의 시대가 왔습니다. 그때는 한순간의 유행이라 여기는 사람들도 있었을 것이고, 또 그 시대에는 정확한 답을 확신하기 어려운 것은 사실이에요.
그러나 결국 그 공법 하나로 세상은 아직까지도 계속 바뀌어나가고 있어요. 사람들의 생활이 달라지고, 소통 방법이 달라지고, 인구구조도 변화합니다. 기술이란 게 누구 한두 명이 부자 되는 이야기가 아니고, 거대한 사회적 변화를 일으키며 새로운 사회를 여는 분기점이 되기도 합니다. 모두가 주인공이 될 수 있는 시대기도 하다는 거죠.
부디 모든 분들이, AI 관련해 쏟아지는 뉴스들에 압도감을 느끼지 않고, 자신의 삶에 본격 적용하여 꿈들을 이루어가는 큰 무기로 삼는다면 좋겠습니다.
