관련분야 전문가는 아니지만, 비행소년님꼐서 쓰신 글 중 '핀테크'와 '토큰화'를 좀더 쉽게 설명드리고자 이 글을 씁니다.


1. 핀테크란 무엇인가.

핀테크는 실은 아직 정확하게 정의하기 어렵습니다. 학자들, 실무자들 모두 다 어디까지를 핀테크로 부르자고 합의가 되지 않았다는 뜻입니다. 처음에는 금융공학적인 기법에 초고속 컴퓨팅 기술이 들어가는, 특히 High Frequency Trading 같은 것을 핀테크라고 불렀습니다. 그런데, 최근의 각분야의 기술혁명들 (딮러닝, 인공지능, 가상현실, 블록체인등등)이 금융공학과 결합되면서 현재는 전통적이지 않은 그 어떤 새로운 것들이 금융에 쓰이면 그것을 핀테크라고 부르는 쪽으로 자꾸 변해가고 있습니다. 아마 앞으로도 어느 한정된 영역을 지칭하기 보다는 새로운 어떤 것이라도 들어오면 포함될 수 있게 포괄적이고 열려 있는 정의로 핀테크의 개념은 계속 확장 될 것이라고 보입니다. 이게 비단 핀테크뿐만 아니라 대부분의 4차 산업혁명이라 불리는 새로운 영역의 특징이 그렇지 않을까 합니다.
written by 비행소년님


--> 지금은 모습을 보이지 않는 오마담님의 경우 engineer인 저보다 일부 소프트웨어 분야에서(예:인터넷) 저보다 훨씬 더 높은 구현 수준을 보입니다. 그렇다고 오마담님을 소프트웨어 엔지니어라고 부르지 않으며 제가 소프트웨어 엔지니어가 아닌게 아니죠.(물론, 저의 엔지니어로서의 직무 무게 중심은 hardware engineering, project management 및 technical marketing engineering입니다만)


다른 표현을 빌리자면, Excel에서 visual script나 visual basic 등으로 매크로 기능을 구현합니다. 그리고 Excel 프로그래밍으로 ERP(Enterprise Resource Planning)를 구현하는 solution이 나오는데 요즘은 Excel 매크로로 구현된 ERP 기능이 ERP 전용 프로그램보다 성능이 우수합니다만 Excel의 macro로 ERP 기능을 구현하는 사람을 우리는 '소프트웨어 엔지니어'라고 부르지 않습니다.

또 하나는 Excel을 이용하여 왠만한 수치해석 utility program보다 나은 수치해석 tool을 만들 수 있는데 Excel을 이용하여 수치해석 tool을 만든 사람을 소프트웨어 엔지니어라고 부르지 않는 것과 같죠.

이 ERP와 수치해석 tool의 무게방점은 각각 ERP와 수치해석이지만 실제 베이스는 Excel이고 Excel 프로그램을 작성한 사람들을 소프트웨어 엔지니어라고 부르는 것과 같죠.  Fintech 역시 마찬가지입니다.


오마담님이 일부 소프트웨어 작성 능력에서 한그루보다 뛰어난 실력을 보이시지만 그 누구도 '오마담님은 소프트웨어 엔지니어이다'라고 이야기하지 않고 또한 '오마담님의 소프트웨어 엔지니어링 능력이 한그루보다 낫다'라고 하지는 않습니다. 단지, 이렇게는 이야기하겠죠.

"한그루 너는 도대체 소프트웨어 짠다는 놈이 화학 엔지니어도 짜는 소프트웨어를 못짜냐? 너, 소프트웨어 엔지니어 맞냐?"


--> 요즘은 파이선 프로그램이 대세인 것으로 알고 있는데 바로 이전에는 공학 분야의 경우 C/C++은 기본으로 배우는 것으로 알고 있습니다. 우리 때에는 BASIC이나 FORTRAN은 공학분야 학생이라면 필수적으로 배우는 언어(BASIC이 프로그램 언어가 아니라 인터프리터지만)였습니다. 예로, 기계공학과의 3대 역학의 경우 그 수많은 공식들을 대입하고 결과를 알기 위하여는 프로그램을 직접 작성해야 했으니까요. (학창 시절, 기계과 애들에게 BASIC 가르쳐주고 삥 꽤나 뜯었다는 ^^)


--> Fintech의 경우, 한국에서는 '뱅크샐러드'라는 이름으로 구현되고 있습니다. 결국, 빅데이터와 딥러닝의 결합입니다. 예로, 카드소비자의 카드 사용 패턴을 빅데이터화하고 그걸 통해서 소비패턴을 추출하여 카드소유자에게 최적의 소비패턴을 제안하는 것이죠. 저의 경우에도 제가 저의 소비하는 패턴을 카드사에서 분석해 제가 주로 소비하는 사아품들을 추천하는 메일을 정기적으로 받습니다.


--> 학문적으로는 모든 공학분야 그리고 경영학이나 경제학에서도 미적분은 필수이듯 현재의 Fintech 진화과정은 빅데이터와 딥러닝이 미적분 공식을 이용하듯 공식이 추출된다면 결국 다른 분야는 보조 역할에 머물 것이고 결국 금융분야에서 주로 쓰이게 되겠죠. 즉, 학문 간의 퓨전이 진행 중이라고 보면 될겁니다.



2. tokenization

--> tokenization은 객체지향프로그램(OOPS)에서 데이터 encapulation에 해당합니다. 제가 프로그래밍 언어를 설명하면서 C/C++에서 도입된 객체지향 개념이 요즘은 사무용으로 많이 쓰였던 cobol이나 공학용으로 많이 쓰였던(또는 쓰이는) FORTRAN에서조차 객체지향 개념을 프로그래밍 언어에 도입하는데 이런 객체지향의 금융 버젼이라고 생각하시면 됩니다.


--> 객체지향을 쉽게 설명드리면, 예로 비행소년님과 제가 논쟁을 할 때, 비행소년님이 어디에 사시는지, 한그루가 어디에 사는지, 또는 비행소년님의 직업이 뭔지, 한그루의 직업이 뭔지, 비행소년님의 소득수준이 얼마인지, 한그루의 소득수준이 얼마인지는 논쟁에서 하등 중요치 않은 것들입니다. 필요한 것은 논점과 관련하여 제기된 자료들의 팩트 증명이겠죠.

비행소년님이나 저의 거주지나 소득수준은 인구 센서스 조사에서는 필요한 데이터이지만 논쟁에서는 전혀 필요치 않다는 것입니다. 즉, 비행소년님의 개인정보 및 한그루의 개인정보는 그 상황에 따라 전혀 거론될 필요가 없는 정보가 있으며 이런 거론될 필요가 없는 정보는 다른 상황에서는 드러나야 합니다.


이걸 객체지향 프로그래밍에서는 'encaptulation(캡슐화)'라고 하는데 필요한 데이터만 공개하고 필요없는 데이터나 데이터의 원본은 숨기는(hide)한다고 하는데 tokenization은 바로 이런 객체지향의 encaptulation과 유사합니다.


--> tokenization : 보호할 데이터를 토큰으로 변환(tokenization)하여 원본데이터 대신 토큰을 사용하는 기술 --> 원본데이터는 숨긴다.


3. 블록체인과 토큰체인에 대하여 관심이 있는 분들은 여기를 클릭해 보세요. 좀더 자세한 내용을 보실 수 있을겁니다.


그리고 2018년 2월 1일 열렸던 2018 Blockchain Summit at Seoul에 대한 정보는 여기를 클릭

백이숙제는 "以暴易暴"를 남겼고 한그루는 "以"를 남기고 간다.