금융 거래 이력이 부족하면 상환 능력이 있어도 기존 신용평가 체계에서 제대로 평가받기 어려울 수 있다. 이른바 ‘씬파일러(Thin Filer)’가 제도권 금융의 문턱에서 밀려나는 이유 중 하나다. 금융권에서는 기존 금융정보에 생활·비금융 데이터를 결합하고 AI로 분석해 이들의 신용도를 다시 평가하려는 시도가 이어지고 있다. 어니스트AI가 대안정보를 활용한 AI 신용평가로 동일한 리스크 수준에서도 대출 승인 대상을 확대할 수 있다는 중간 연구 결과를 내놓고 실제 대출 상품으로 검증 범위를 넓힌다.
금융 AI 기업 어니스트에이아이(이하 어니스트AI)는 지난 15일 서울 NH농협타워에서 열린 ‘대안신용평가 활성화를 위한 얼라이언스(NH 크레딧 온)’ 3차 협의회에서 AI 대안신용평가 모형의 중간 연구 성과를 발표했다.
‘NH 크레딧 온(溫)’은 씬파일러 등 금융소외계층을 위한 대안신용평가 생태계 구축을 목표로 지난 7월 출범한 협력체로 NH농협은행이 주관하고 어니스트AI와 카카오페이 등 총 8개사가 참여하고 있다.
지난 15일 서울 NH농협타워에서 열린 ‘NH 크레딧 온’ 3차 협의회에서 신윤제 어니스트AI 소장이 AI 대안신용평가 모형의 중간 연구 성과를 발표하고 있다. (사진 제공: 어니스트AI)
어니스트AI는 얼라이언스에서 금융 사각지대 해소를 위한 대안신용평가 모형을 개발하고 이를 실제 여신 전략에 적용하는 방안을 연구하고 있다. 이번 3차 협의회에서는 참여 기업들이 그동안 진행한 연구 방향과 중간 성과를 점검했다.
어니스트AI가 개발 중인 모형은 회사 내부 데이터와 일반 금융정보, 비금융 대안정보를 가명 결합해 구축한 데이터셋을 기반으로 한다. 특히 금융 거래 정보가 부족해 기존 금융권 신용평가 모형으로 판단하기 어려웠던 씬파일러를 대상으로 대안정보를 결합했을 때 신용평가 변별력이 어떻게 달라지는지를 분석했다.
같은 위험 수준에서 승인 대상 확대…AI 평가를 실제 대출로 연결
어니스트AI는 금융 데이터 분석에 특화한 자체 AI 플랫폼 ‘아틀라스(ATLAS)’를 이용해 대안신용평가 모형을 실제 여신 전략에 적용했을 때의 결과도 시뮬레이션했다.
회사 분석에 따르면 해당 모형을 ATLAS에 적용했을 때 기존 자체 여신 전략과 비교해 동일한 리스크 수준을 유지하면서 대출 승인율을 약 18%포인트 높일 수 있는 것으로 나타났다. 대안정보를 활용해 기존 평가에서는 대출 대상에 포함되지 않았던 차주 가운데 추가적인 승인 가능 대상을 찾아낼 수 있다는 게 회사 측 설명이다.
다만 이번 수치는 실제 대출 실행 결과가 아니라 자체 데이터와 AI 플랫폼을 활용한 중간 연구 및 여신전략 시뮬레이션 결과다. 어니스트AI는 연구 단계에서 확인한 가능성을 실제 금융상품으로 연결해 검증할 예정이다.
첫 적용 무대는 중저신용자 대상 특판 대출이다. 온라인투자연계금융업 라이선스를 기반으로 대출 서비스를 운영해 온 어니스트AI는 카카오페이와 협업해 씬파일러 등 중저신용자를 대상으로 한 특판 대출 상품을 오는 10월 출시할 예정이다.
어니스트AI의 AI 신용평가 모형과 카카오페이가 보유한 생활금융 데이터를 결합해 기존 신용정보만으로 충분히 평가하기 어려웠던 차주를 세분화하는 방식이다. 이를 통해 중저신용자 가운데 상환 능력을 갖춘 차주를 추가로 식별하고 금융 접근성을 높이는 것이 목표다.
한명윤 어니스트AI 부대표는 “이번 3차 협의회는 당사의 AI 기반 모형이 대안정보를 활용해 중저신용자의 상환 능력을 얼마나 정교하게 재평가할 수 있는지를 보여준 자리였다”며 “특히 자체 개발한 AI 플랫폼 ATLAS를 통해 이를 구체적인 데이터로 확인했다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.
이어 “이 성과를 바탕으로 NH 크레딧 온 협력기관과 긴밀히 협력해 그동안 제도권 금융 문턱을 넘지 못했던 고객을 위한 포용금융 확대에 힘쓰겠다”고 덧붙였다.
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