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오픈 금융 데이터 저장

MongoDB는 유연한 데이터 통합, 내장 보안, 확장 가능한 금융 서비스를 통해 오픈 금융을 지원합니다.

  • 사용 사례: 앱 주도 분석

  • 산업: 금융 서비스

  • 제품 및 도구: 집계 파이프라인, MongoDB Atlas

오픈 파이낸스는 금융 산업을 혁신하고 있으며, 은행, 핀테크 회사, 제3자 제공자 간 원활한 데이터 공유를 가능하게 하고 있습니다. 그러나 보안, 컴플라이언스, 확장성을 보장하면서 다양한 금융 데이터를 통합하는 것은 주요 과제입니다.

MongoDB는 유연한 문서 모델, 네이티브 JSON 지원, 강력한 집계 프레임워크를 통해 오픈 금융을 위한 이상적인 기반을 제공합니다. 이 기능들은 기관이 여러 출처의 데이터를 통합하고 안전하며 규정을 준수하는 데이터 관리를 보장할 수 있도록 합니다.

금융 기관은 MongoDB를 활용하여 혁신을 가속화하고, 개인 맞춤형 금융 인사이트를 제공하며, 전통적인 관계형 데이터베이스의 복잡성 없이 변화하는 규제에 대응할 수 있습니다.

GIF 형식의 오픈 파이낸스 데모

그림 1. MongoDB를 활용하는 개방형 금융 애플리케이션

이 예시는 사용자가 외부 은행 계좌를 안전하게 연결할 수 있는 가상의 데모 은행인 Leafy Bank에 중점을 둡니다.

먼저, 사용자는 외부 은행 계좌를 연결하기 위한 요청을 시작합니다. 이는 명시적인 사용자 동의를 필요로 하며, 보안과 PSD2 같은 규정 컴플라이언스를 보장합니다. 인증을 위해 Leafy Bank는 OAuth 2.0를 에뮬레이션하여 기관 간의 안전한 통신을 위한 베어러 토큰을 생성합니다.

승인이 완료되면, Leafy Bank는 API를 통해 외부 은행과 소통합니다. 이러한 은행은 마이크로서비스를 통해 계좌, 거래 내역, 잔액과 같은 금융 데이터를 공개합니다. JSON 형식으로 응답이 반환되어 호환성과 원활한 데이터 교환이 보장됩니다.

금융 데이터는 MongoDB Atlas로 전송되어 중앙에 저장됩니다. MongoDB의 유연한 문서 모델은 다양한 은행의 다양한 데이터 구조를 처리할 수 있게 해줍니다. 여기에서 Leafy Bank는 집계 파이프라인을 사용하여 데이터를 분석하고 풍부하게 가공할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 전체적인 금융 상태를 확인할 수 있으며, 은행은 개인화된 금융 인사이트를 제공할 수 있습니다.

오픈 파이낸스 아키텍처 다이어그램

그림 2. 오픈 파이낸스 아키텍처 다이어그램

데모 솔루션에서 데이터 모델은 실제 금융 데이터 통합을 모방한 간소화된 설계입니다. 이 접근 방식은 MongoDB의 유연한 문서 모델을 활용하여 다양한 금융 기관의 다양한 데이터 구조를 처리합니다.

컬렉션
설명
샘플 문서

tokens

Leafy Bank와 외부 은행 간의 API 요청을 인증하고 권한을 부여하는 데 사용되는 베어러 토큰을 저장합니다.

{
"_id": { "$oid": "unique_id" },
"UserName": "string",
"BearerToken": "string",
"TokenDates": {
"CreationDate": { "$date": "ISODate" },
"LastUseDate": { "$date": "ISODate" }
},
}

external_accounts

사용자가 연결한 외부 은행 계좌 정보를 저장합니다.

{
"_id": { "$oid": "unique_id" },
"AccountId": "string",
"AccountBank": "string",
"AccountStatus": "string",
"AccountType": "string",
"AccountBalance": "number",
"AccountCurrency": "string",
"AccountDate": {
"OpeningDate": { "$date": "ISODate" }
},
"AccountUser": {
"UserName": "string",
"UserId": { "$oid": "unique_id" }
},
"GreenAccountNarrative": "string"
}

external_products

사용자와 연결된 금융 상품(예: 대출 및 모기지)에 대한 정보를 저장합니다.

{
"_id": { "$oid": "unique_id" },
"ProductId": "string",
"ProductBank": "string",
"ProductStatus": "string",
"ProductType": "string",
"ProductAmount": "number",
"ProductCurrency": "string",
"ProductInterestRate": "number",
"ProductDate": {
"OpeningDate": { "$date": "ISODate" }
},
"ProductCustomer": {
"UserName": "string",
"UserId": { "$oid": "unique_id" }
},
"GreenProductNarrative": "string",
"RepaymentPeriod": "number",
"LoanCollateral": "string"
}

실제 환경에서는 이러한 컬렉션에 더 복잡한 보안 메커니즘과 세부 정보가 포함될 것입니다. 또한 각 금융 기관은 자체 데이터 모델 정의를 가지며, 이는 상당히 다를 수 있습니다. 다음 요소를 고려해야 합니다.

데이터 매핑 및 관계
다양한 금융 기관의 다양한 데이터 모델을 통합된 형식으로 변환하기 위해 견고한 데이터 매핑 및 관계 계층을 구현합니다.
보안 및 규정 준수
데이터 보안 및 GDPR, PSD2와 기타 현지 금융 규정 준수를 보장합니다. 여기에는 암호화, 접근 제어 및 감사 추적이 포함됩니다.
확장성 및 성능
대량의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 인덱싱, 샤딩, 성능 최적화를 고려한 데이터 모델을 설계합니다.
통합 및 상호 운용성
다양한 외부 시스템과 통합할 수 있는 API 및 마이크로서비스를 구축하여 상호운용성과 실시간 데이터 교환을 보장합니다.

MongoDB의 유연한 문서 모델을 활용하여, 이 데모 솔루션은 금융 기관이 다양한 데이터 소스를 통합하고 관리하는 방법을 보여줍니다. 그러나 프로덕션 수준의 구현을 위해서는 실제 금융 데이터 통합의 복잡성과 미묘한 차이를 해결해야 합니다.

자세한 설정 지침은 Industry Solutions 공개 GitHub 리포지토리에 설명된 단계를 따르세요. 이 리포지토리는 Leafy Bank의 오픈 파이낸스 데모 서비스 백엔드를 호스팅합니다. 이는 제3자 은행과의 통합을 보여 주며 안전한 데이터 교환을 시연합니다. MongoDB는 중앙 데이터 저장소 역할을 합니다. 코드에는 시연 목적으로 단순화되거나 에뮬레이션된 구성 요소를 포함할 수 있습니다.

솔루션을 단계별로 빌드하려면 다음 지침을 따르세요.

1

MongoDB Atlas에서 open_finance라는 새 데이터베이스를 생성합니다. 그런 다음 세 개의 컬렉션을 추가합니다.

  • tokens

  • external_accounts

  • external_products

2
3

open_finance 데이터베이스에 readWrite 액세스 권한이 있는 새 사용자를 생성하여 데이터를 안전하게 관리하세요.

4

필요한 데이터베이스 자격 증명과 API 출처를 .env 파일에 추가합니다.

5

Poetry를 사용하여 가상 환경을 설정하고, 종속성을 설치한 후, Uvicorn으로 백엔드를 시작하세요. API 통신을 위해 서비스가 올바른 포트에서 실행되는지 확인하세요.

이 솔루션의 프론트엔드는 Leafy Bank UI 리포지토리에서 사용할 수 있습니다. Leafy Bank의 다양한 구성 요소는 마이크로서비스로 설계되었습니다. UI 리포지토리는 주요 허브 역할을 하며 모든 통합 서비스의 개요를 제공합니다.

  • 중앙 데이터 저장소: MongoDB는 오픈 금융 에코시스템을 지원하는 유연하고 효율적인 중앙 데이터 저장소로 작동합니다.

  • 데이터 관리: MongoDB는 내장 암호화, 세분화된 액세스 제어, 고가용성을 통해 안전한 데이터 관리를 제공하여 조직이 민감한 정보를 보호하고 변화하는 규제 요구사항을 준수할 수 있도록 지원합니다.

  • Luis Pazmino Diaz, MongoDB

  • Ainhoa Mugica, MongoDB

  • Julian Boronat, MongoDB

  • Andrea Alaman Calderon, MongoDB

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