그러나 국내 금융회사의 경우 빅데이터를 신용평가에까지 활용하는 사례는 별로 없다.
삼성화재의 경우 빅데이터를 토대로 접수된 사고의 패턴 및 위험도를 분석하여 보험사기 의심 건을 추출하는 고위험군 사고 분석시스템을 구축하여 운용 중에 있으나 신용평가 모델로까지 발전한 사례는 찾기 어렵다.
국내 금융회사의 빅데이터의 활용이 원활하지 못한 것은 당장 데이터의 확보문제부터 발생한다. 말 그대로 데이터가 없으면 빅데이터를 만들 수조차 없다.
그런데 대부분의 기업이나 산업에서 데이터를 자급자족하는 것은 어렵다.
일부 포탈이나 편의점 등에서 부분적으로 데이터 자급자족이 가능할 수 있을지 모르나 대부분의 기업들은 다른 원천으로부터 데이터를 입수하여 융합을 거쳐야 원하는 형태의 빅데이터를 만들 수 있다.
그런데 빅데이터를 구축하기 위해 데이터를 수집하는 경우 매번 정보주체의 동의를 받아야 하는 문제에 봉착하게 된다.
특히 빅데이터와 관련해서는 기존의 개인정보보호체계가 원활히 작동하기 어려운 문제가 있다.
빅데이터를 수집하고 분석하는 주요 목적은 여러 소스에서 수집된 데이터를 종합 분석함으로써 새로운 통찰력을 얻고 이에 따라 소비자의 행동 등을 보다 잘 예측하기 위함이다.
각 데이터 소스는 정보 주체의 데이터로 이루어져 있는데 이 데이터들을 모아 이루어진 빅데이터의 수집과 분석은 종종 각 데이터 소스의 당초 수집 목적과 다르게 된다.
이와 같은 데이터 사용 목적의 변화에 따라 빅데이터는 개인정보보호법 등 기존의 법체계를 통해 규율하기 어렵게 된다.
즉, 이종 데이터 간 융합 방식으로 다양한 데이터를 함께 다루어야 하는데 현행 법령은 고객의 동의를 받지 않은 데이터를 주고받을 수 없도록 하고 있으며, 설령 그 사실을 차치한다 하더라도 금융회사에 대한 일반 고객들의 신뢰를 회복하기 전에는 금융회사가 개인정보를 영업과 마케팅에 활용하는 것이 위축될 수밖에 없을 것이다.