집단지성을 활용한 비즈니스 모델 사례: 레인보우닷

지난 연재들에서 우리는 집단지성에 대해 그 정의와 역사, 그리고 실현함에 있어 고려해야 될 부분들까지 함께 살펴보았었다. 이번 연재에서는 실제적으로 집단지성을 비즈니스 모델로 삼고 있는 한 사례를 소개해보려 한다.

레인보우닷은 국내 핀테크 기업인 '인덱스마인'에서 개발한 금융 예측정보 공유 플랫폼이다. 이 플랫폼에서 사용자들 사이에 가장 많이 공유되는 것은 다양한 암호화폐들의 가격(시세)에 대한 정보다. 이곳에서 유저들은 주체적으로 자신이 관심 있어하는 암호화폐들의 미래 시세를 예측하고 관련 분석 정보들을 공유한다. 필자는 이 사례 속에서 크게 두 가지 질문에 대한 답을 찾아보려 한다. 먼저 첫 번째 질문은 다음과 같다.

'레인보우닷은 어떻게 사용자들로 하여금 자신들의 예측 정보를 공유하게 했을까?'

앞에 크라우드 소싱의 기원이라 불리는 '경도 문제'에서도 살펴보았듯이 적절한 보상체계 없이는 일반적인 다수의 사람들로부터 어떤 선의의 공헌을 기대하기 힘들다는 것을 확인했다. 이에 대해 레인보우닷은 '랭킹 시스템의 도입'을 그 해결책으로 내세웠다. 내용은 사용자들을 예측 성과에 따라 총 7 개의 등급(빨-주-노-초-파-남-보; 레인보우)으로 세분화하며 등급에 따른 차등적인 보상을 주어주는 것이다. 즉, 유저 입장에서는 예측을 잘하면 본인의 등급이 올라가 명성(Reputation)을 쌓을 수 있게 되는 동시에 더 많은 리워드(Reward)를 받을 수 있게 되기 때문에 정보공유에 있어 확실한 동기 부여가 될 수 있다. 그렇다면 이어지는 다음 질문은,

'이렇게 공유된 사용자들의 예측 정보는 얼마나 신뢰할 수 있는가?

이다. 결론부터 말하자면 사실 이러한 보상 시스템은 유저들로 하여금 신뢰할만한 정보를 제공할 수밖에 없게 만든다. 여기서 신뢰란 정보의 정확성이 아닌 정보의 선의를 의미한다. 다시 말해, 사용자가 이 시스템에 얼마나 친화적인 자세로 정보를 제공했느냐 하는 것이다. 생각해보면 대부분의 사용자들은 보상을 얻는 것(=예측에 성공하는 것)이 그 목표이기 때문에 악의를 의도해서 잘못된 정보(=의도적으로 예측에 실패할 목적으로서의 정보)를 제공하는 경우는 극히 드물게 된다. 즉, '정보 제공의 목적 = 보상'이라는 등식이 성립하기 때문에 이 정보들은 신뢰할만하다고 판단할 수 있다.

레인보우닷은 이와 같이 그 만의 차별화된 전략과 보상체계를 구축해 사용자들이 스스로 찾아와 금융정보를 공유하도록 만들었다. 다음 연재에서는 '그렇다면 이렇게 개별적인 정보들로 모여 구성된 집단지성이 얼마나 유의미한가?' 하는 데이터의 가치 측면에서 논의를 이어 나아가 볼 계획이다.