최근 빅테크라 불리는 플랫폼 기업들이 금융업에 본격적으로 진출하고 있다. 빅테크 기업들은 강력한 고객 접점(point of sales)과 소비자들에게 친숙하고 편리한 경험과 함께 금융회사들이 보유하지 못한 빅데이터 등의 강점을 가지고 있어 기존 은행들을 위협하고 있다. 특히 빅데이터의 활용은 은행 등 금융업의 본질적인 기능, 즉 차입자의 신용분석과 모니터링 역할과 관련하여 커다란 영향을 줄 것으로 보이는데 이에 대한 이론적 분석이 이 논문의 목적이다. 이를 위해 정보를 계량화가 수월하고 컴퓨터나 인터넷으로 처리 가능한 경성정보(hard information)와 계량화 및 전산처리가 쉽지 않은 연성정보(soft information)로 구분하여 분석을 진행한다. 구체적으로 이 연구의 모델은 다음과 같다. 경제 내에 N개의 은행들과 빅데이터 공급업자가 있다. 이들은 무수히 많은 기업이 존재하는 圓형의 대출시장에서 경쟁하고 있다. 은행은 기업들과의 관계(relationship) 형성을 통해 기업에 대한 정보를 얻고 빅데이터 공급업자는 일반 상거래 과정에서 거래 상대방 기업에 대한 정보를 얻는다. 주요 이론분석 결과는 다음과 같다. (i) 빅테크나 데이터 브로커가 대출시장에 직접 참여하지 않고 빅데이터를 은행들에게 공급하는 경우에 은행의 연성정보 생산에 대한 투자 유인이 제고된다. (ii) 빅데이터가 공급되는 경우 시장에 진입하는 은행 등 금융회사의 수가 늘어나 경쟁이 더 치열해질 수 있다. (iii) 빅데이터로 무장한 빅테크들이 연성정보에 의존하는 금융회사들과 직접 경쟁하는 경우 빅데이터의 정보가치가 클수록 금융회사의 시장점유율이 줄어드는데 소규모 금융회사들과 빅데이터 업체가 공존하는 균형도 존재할 수 있다.
This paper analyzes the competition in loan markets where bigtechs and financial intermediaries coexist, by combining the models of Karapetyan and Stacescu (2013) and Hauswald and Marquez (2006). Bigtechs are equipped with hard information such as big data and financial intermediaries are mainly dependent on soft information. The specific model is as follows. There are N banks and bigtechs in the economy. They are competing in a circular loan market where countless borrowing companies exist. A bank obtains information about a company by forming a relationship with it, and a bigtech obtains information about a counterparty company in the course of general commerce. The model consists of 3 stages. In Stage 1, banks enter in the credit market. It is assumed that each bank has to pay a fixed cost to enter the market and that the entrants are equally spaced. In Stage 2, when companies apply for loans, the bank produces information about these companies. In Stage 3, companies select a loan contract by comparing the loan conditions of various banks or bigtechs.
The main results from the theoretical analysis are as follows. (i) In the case where bigtechs or data brokers supply big data to banks instead of directly participating in the loan market, banks' incentives to invest in soft information production will increase. Banks’ additional investment will improve signal accuracy. More accurate information about each borrowing company is produced thanks to big data analysis, and profits from each company increase accordingly, but fixed costs are spent to purchase big data instead of paying for each company. Consequently, borrowing opportunities can increase for non-financial companies, and the efficiency of resource allocation in the economy can be improved.
(ii) If big data is supplied to financial companies, the number of entrants in the credit market will increase, intensifying competition in the market. The current model excludes the case where only some banks purchase big data, and assumes only two cases, whether all banks purchase big data together or not. Accordingly, if the cost of big data purchase is greater than the sum of the benefits from big data purchase, banks' collective decision-making is not to purchase big data at the same time. In the end, it can be seen that the number of banks participating in the loan market always increases when big data is purchased. The welfare of the whole economy can increase as a result of the increased competition in the loan market by the provision of big data.
(iii) When bigtechs armed with big data directly compete with financial intermediaries that rely on soft information, the greater the informational value of big data, the smaller the market share of banks. If there are N banks in the loan market, bigtechs can erode the loan market if the accuracy of the signal given from big data satisfies certain conditions. In this situation, an equilibrium is possible where bigtechs and financial intermediaries, such as small banks or cooperative financial companies, coexist.