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현재 사용되는 ‘개인신용평점’은 개인에 대해 향후 1년 이내 90일 이상 장기연체 등 신용위험이 발생할 가능성을 점수화한 것으로 차주의 상환이력, 부채수준, 신용거래기간, 신용거래형태 등 신용정보를 종합적으로 고려해 산출하고 있다. 금융회사는 이를 활용해 대출승인 여부, 한도, 금리 등을 결정한다.
금융당국은 다양한 금융이력이 부족한 인구가 약 1236만명에 달하는 등 경제환경이 급격히 변화했고, 기존 개인신용평가 기준·방식에 대한 신뢰성과 공정성도 재평가해야 한다며 신용평가체계 개편이 필요하다는 데에 업권과 뜻을 모았다.
권 부위원장은 “우리 시스템이 모든 국민에게 공정한 기회를 제공하고 있는지, 과거 데이터에만 매몰되어 누군가의 미래 가능성을 원천 차단하고 있지는 않은지 국제적 기준과 해외 우수사례들과 비교해 가면서 살펴봐야 한다”며 “정교하고 과학적인 신용평가체계를 통해 보이지 않는 잠재력을 발굴해 금융의 문턱을 낮춰 높은 장벽이 아닌 튼튼한 사회안전망의 역할도 해야 한다”고 강조했다.
금융당국은 양질의 대안정보 수집·활용을 위한 인프라를 구축하고 모형개발에 필요한 데이터 결합·분석 절차를 개선하기로 했다. 금융권의 대안신용평가모형 활용 활성화를 위한 다양한 지원 및 인센티브를 마련하기로 했다.
아울러 소상공인의 금융·비금융·비정형정보를 통합 집중·관리해 금융권에 공유할 수 있는 인프라를 구축하고 금융정보 외에 미래 성장성, 영업의 안정성 등을 반영할 수 있는 소상공인 신용평가모형 개발·활용할 필요가 있다고 밝혔다.
구본혁 나이스평가정보 대안정보사업실장은 ‘일상을 얼마나 성실하게 영위하고 있는지’ 평가하는 대안신용평가가 자리잡기 위해 △가명결합 패스트트랙 제도 △고객 주도 포괄 동의 △대안정보 허브 인프라 구축 △대안신용평가에 대한 정책적 인센티브 제공 등이 필요하다고 제안했다.
전필수 신용정보원 기술데이터부장은 개인사업자의 비금융 데이터를 활용해 리스크와 미래 사업성을 복합적으로 평가할 필요가 있다고 말했다. 또 금융·비금융정보를 통합한 데이터베이스(DB) 구축, 정교한 분석을 위한 AI 기술 도입 및 설명가능한 AI (XAI)를 통한 AI 신용평가모형의 투명성 강화 등도 추진해 나가야 한다고 덧붙였다.
금융위는 TF에서 과제별 논의를 진행해 릴레이로 개선방안을 발표할 계획이다. 민간전문가 중심 연구용역을 별도로 추진하여 세부과제를 구체화하고 뒷받침할 수 있도록 할 예정이다.





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