신용평가에 접목된 IT…신용평가 사각지대 사라진다

[이데일리 이유미 기자] 데이터 처리 기술 발달로 신용평가기술도 고도화되고 있다. 그간 평가할 수 없었던 항목들을 추가로 평가할 수 있게 되면서 신용평가 사각지대가 점차 해소될 것으로 보인다. 이로 인해 대출자들도 보다 낮은 금리의 혜택을 받을 수 있을 것으로 기대된다.

기존 금융사에서는 신용평가사(CB)의 획일적인 신용등급 산정을 적용하기 때문에 금융거래내역이 없는 사회초년생이나 대출을 갚을 의지는 있지만 자산이 많지 않은 대출자들에게는 불리했다. CB사들은 보통 상환이력정보, 현재 부채수준, 신용거래기간, 신용형태정보 등만 활용한다.

인터넷은행, 다양한 항목들을 평가

과거에는 신용평가를 위해 다양한 데이터들을 활용하고자 해도 데이터 처리 기술이 발전하지 않아 한정된 정보로만 활용할 수 밖에 없었다.

하지만 최근에는 데이터 처리 기술 발달과 함께 다양한 데이터를 신용평가를 위해 활용할 수 있게 됐다.

대표적으로 인터넷전문은행의 경우 각사의 지주사가 보유하고 있는 데이터를 신용평가를 위해 활용할 계획이다. 케이뱅크와 카카오뱅크 모두 자사의 신용평가모형(CSS)을 개발해 케이뱅크는 KT(030200)가 보유하고 있는 통신 이용 정보를,카카오뱅크는 온라인 상거래 정보다 지급결제 소비형태 등을 활용한다.

케이뱅크는 자체 신용평가모델을 시뮬레이션 해본 결과 통신요금을 연체없이 2년 이상 납부한 경우 신용도가 높게 나타난다는 사실을 발견했다. 카카오(035720)뱅크는 카카오택시 기사들의 운행기록이나 이베이에 판매 등록한 소상공인들의 판매 행동을 분석해 이들에게 유리한 신용평가를 할 수 있게 된다.

행동패턴·SNS 등 자체 알고리즘 개발

스타트업 핀테크업체들도 자사의 IT를 활용해 대출 심사를 진행한다. 금융정보 활용은 기본, 대출 심사 사이트에서 보이는 사용자 행동양식과 소셜데이터 등을 수집해 분석한다.

예를 들어 사이트 접속경로, 사이트 체류 시간, 대출 신청을 위한 정보 읽는 패턴 등은 대출 신청자의 신중함과 상환의지 등과 관련이 있다고 보고 심사에 적용한다. P2P금융업체 렌딧은 페이스북 정보 수집에 동의한 대출 신청자들의 SNS 행동을 분석한다.

렌딧의 채권심사 중 CSS 등급 산출 방식. (자료=렌딧)

어니스트펀드는 보다 많은 데이터를 활용하기 위해 대출신청자들을 전화나 대면이 아닌 인터넷 홈페이지를 통해 대출을 신청하도록 유도한다. 통계에 기반한 수많은 기준 중 대출자를 100여개 군 중 하나의 군으로 배치해 신용평가를 진행한다. 또 대출 신청자가 본인이 맞는지 ‘대출사기 방지 프로세스’도 심사한다.

소상공인 대출을 해주는 펀다는 매출평가, 신용평가, 한도대비 대출비율, 펀다 심사역 평가 등 총 4가지를 활용한다. 머신러닝 알고리즘을 통해 과거 상점 매출을 기반으로 향후 매출 예측, 폐업 위험 등을 평가한다.

(주)핀테크의 신용평가서비스 핀크(FINC)는 사회초년생과 비사회초년생으로 구분해 평가를 진행한다. 개인소득금액, 재직회사정보, 이직횟수 등 총 7가지의 핵심변수로 기본적인 신용등급을 평가하고 추가로 등급을 높이고 싶은 대출신청자들을 위해 20여개 항목을 추가로 평가받을 수 있게 했다.

임선일 (주)핀테크 사업기획본부 이사는 “핀크에 구축된 신용평가모형 검증을 위해 10만명의 데이터를 바탕으로 분석해본 결과 CB 4~6등급의 평균 불량율이 5~13% 감소되는 것을 검증했다”면서 “이를 통해 기존의 중저신용자들도 제도권 금융회사를 이용할 수 있도록 할 예정”이라고 말했다.