핀테크기업, 빅데이터로 신용평가 모델 개발 붐..P2P에서 인터넷은행까지

2015-12-23 14:35:00

핀테크기업, 빅데이터로 신용평가 모델 개발 붐..P2P에서 인터넷은행까지
핀테크기업이 빅데이터로 신용평가 모델 개발 붐이다. 기존의 '금융정보'를 활용한 정량적 신용평가와 다르게 '비금융정보'를 활용한 새로운 평가 모델을 개발해 핀테크에 적용하겠다는 복안이다.
23일 금융권에 따르면 카카오뱅크와 K뱅크의 주주로 참여사들이 보유한 빅데이터를 적용한 신용평가 모델을 개발한 예정이다. 기존 신용평가로는 신용거래가 없거나 자료가 부족한 고객에 대하여 활용한다는 복안이다.
금융거래 기록만을 가지고 신용평가를 하는 현행 시스템은 고신용자들에게만 유리하다는 게 업계의 판단이다. 적절한 신용평가 모델이 없어 은행 거래가 짧다는 이유로 신용이 낮다고 불이익을 받는 문제가 있다는 것이다.
핀테크기업, 빅데이터로 신용평가 모델 개발 붐..P2P에서 인터넷은행까지
▲ 카카오뱅크의 빅데이터 신용평가모델 (자료=인터넷은행 사업계획서)

◆ 카카오뱅크와 K뱅크의 빅데이터 신용평가모델
카카오뱅크는 '카카오스코어', K뱅크는 CSS(Credit Scoring System)의 신용평가 모델을 구축예정이다. 모두 빅데이터를 활용한다.
카카오스코어의 경우에는 은행, 증권, 카드 등 기존 금융권의 거래내역 데이터 뿐만아니라 카카오스토리, SNS활동 내용 등을 신용평가 모델에 넣고, CSS는 통신납부정보, 가맹점 정보, 결제정보, 위치정보를 포함한다는 방침이다.
카카오뱅크와 K뱅크의 새로운 신용평가모델 개발은 기존 금융회사들이 다루지 못했던 영역을 발굴한다는 측면에서 긍정적으로 평가되고 있다.

◆ 크라우드펀딩업계.. 자체 신용평가 모델 개발 또는 제휴
지난 8일 NICE평가정보와 인터넷 대환대출을 전문으로 하는 '써티컷(30CUT)'이 카드 대출 빅데이터를 분석한 신용평가 모델을 개발했다고 밝혔다. NICE평가정보와 신용카드 대출 고객 약 500만명의 3년 간의 카드 대출 데이터를 분석한 신용평가모델이다.
P2P 크라우드펀딩업체인 빌리는 라인웍스,고려대와 MOU를 통해 자사의 P2P 대출 신용평가시스템의 정확도를 높이며 플랫폼 보안 단계를 한단계 업그레이드 할 계획이다.
주홍식 빌리 대표는 “신용평가시스템의 지속적인 고도화를 통해 대출자에게 합리적인 금리의 대출을 실현 가능케 할 것”이라며 "신용평가 모델이 대출의 근간"이라고 강조했다.
고려대 멀티미디어보안연구실의 김형중 교수는 “P2P 신용평가시스템의 신뢰성을 위해서 빅데이터 분석 모델을 더욱 정교화하는 것이 중요"고 밝혔다.
크라우드펀딩업체 '렌딧'은 대출자가 SNS에 올린 글이나 대출 및 상환 계획 설정 등을 중점적으로 심사한다. 렌딧 관계자는 "대출자의 지난 6개월 간 카드사용 추이는 어떤지, 갑자기 소비가 많아지고 있는지 혹은 줄어들고 있는지 같은 사항들을 분석한다"고 밝혔다.

핀테크기업, 빅데이터로 신용평가 모델 개발 붐..P2P에서 인터넷은행까지
▲ K뱅크의 빅데이터 신용평가 모델 (자료=인터넷은행 사업계획서 )

◆ 해외 신용평가 모델 사례는?

하버드대학의 아심 크와자 교수의 연구결과도 신용평가 모델에 적용되기도 한다. 맞춤법을 틀리지 않는 대출자는 틀리는 대출자에비해 평균 15% 정도 덜 연체한다는 것이다. 미국 신용평가회사들은 이를 신용평가 변수로 활용하고 있다.

독일 도이체 방크(Deutsche Bank)는 SNS 기반의 빅데이터 분석기법을 도입한다. 기존 신용평가 방법과 병행하여 대출업무에 활용하고 있다.

호주의 웨스트팩(Westpac) 은행은 고객의 행동변화와 관련된 질적·양적 데이터를 수집하여 예측 분석을 실시한다. 고객의 파산으로 인한 대출 부실 리스크를 줄이기 위해서다.

일각에서는 리스크 및 보안관리 부분에서도 빅데이터 기반의 시스템을 병용하고 신용평가 모델의 정확도를 향상시키기 위해 핀테크 기업이 보유한 빅데이터 분석기술을 접목시키는 것도 고려할 필요가 있다는 의견이 제시됐다.

김종현 우리금융경영연구소 선임연구위원은 "고객군을 세분화하고 맞춤형 서비스를 제공하는 데 빅데이터를 활용할 수 있는 역량을 키워야 한다"며 "빅데이터를 통해 신용평가 모델의 정확도를 높여야 한다"고 밝혔다.

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