<스마트폰의 행동 데이터를 활용한 '스마트 금융' 확산 > 스마트폰에는 통화기록이나 위치정보 뿐만 아니라 메시지 앱 사용 이력 등 다양한 정보가 담겨 있다. 스마트폰에서 얻은 행동 데이터를 사용한 ‘스마트 금융’이 확산되고 있다. [사례 1] 론 (loan) 심사 일본의 국민 메신저인 라인 (LINE)이 운영하는 개인 고객 전용 론 서비스인 LINE POCKET MONEY는 스마트폰 상에서의 고객 행동 데이터를 론 심사에 사용한다. 일반적인 론 심사에서는 고용형태, 근속연수, 연봉과 같은 ‘속성’을 기준으로 심사 및 금리를 책정한다. 반면 라인의 심사에서는 스마트폰에서의 '행동 데이터'라는 항목을 더하여 론 심사에 활용한다. ​즉, 라인 메신저 상에서의 행동 - 친구수 변화, 메시지 보내는 대상의 비율, EC 이용상황 등 라인만이 획득할 수 있는 정보를 활용하여 여신 모델을 개발하였다. 예를 들어, 메신저 상의 친구 수 변화 - 1개월 전과 비교하여 친구 수 변화가 없었던 그룹은 연체 혹은 미지불의 발생 확률이 낮은 반면 - 1개월 전과 비교하여 친구 수의 변화가 큰 그룹은 연체, 미지불 발생 확률이 높은 경향을 보였다. 개인정보 보호 차원에서 직접적인 통화나 메세지 내용은 이용하지 않는다. 최근 유연한 근로방식, 회사에 의존하지 않는 근로방식이 늘고 있어 종래의 신용정보만으로는 개인의 신용을 정확하게 파악하기 어려워지고 있다.이에 개인의 행동 데이터를 활용함으로써 개인에게 있어서 보다 공정한 서비스를 실현할 수 있다. [사례 2] 자산운용에도 활용 NTT 데이터는 ‘모바일 공간 통계’라는 위치정보 데이터를 제공한다. 휴대전화 기지국의 정보를 사용하여 특정 지역에, 시간대별로 인구의 유입 및 유출 등의 흐름을 파악할 수 있다. 이 지역별 인구 정보를 자산운용에 활용하는 증권사도 등장 간단한 예로 상업시설의 인구 유입 증가 --> 소비 증가 --> 국내 경기 활성화, 이러한 논리로 투자 판단에 활용하는 것이다.