피플펀드, 자체 AI 금융사기 탐지시스템 구축 완료

[한국금융신문 김경찬 기자] 피플펀드(대표이사 김대윤)가 업계 최초로 머신러닝 기술을 활용한 AI 금융사기 탐지시스템을 구축했다. 피플펀드는 무연체 회생 예측 AI모델과 초회차연체 평가모형을 탑재하여 예측력을 높이고 리스크관리를 제고할 계획이다.

피플펀드는 무연체 회생과 초회차 연체 등 개인신용대출 관련 새로운 금융사기성 유형을 탐지하는 AI 금융사기 탐지시스템을 실제 적용하고 있다고 2일 밝혔다. 피플펀드는 지난 2월 시스템 개발에 착수했으며, 지난 3개월간 모델 개발과 검증 테스트를 거친 후 실무에 적용하고 있다.

최근 중금리 대출 이용 행태가 다변화하면서 사기성 이상금융거래 유형도 진화하고 있다. 무연체 회생은 개인신용대출 차입자가 대출을 받은 후 연체없이 개인 회생 신청을 하는 개인회생제도의 악용 사례를 가리키며, 초회차 연체는 대출을 받고 첫 회차 원리금부터 연체를 일으키는 고의적 연체 사례를 가리킨다.

피플펀드 관계자는 “이 두 사기성 유형은 올바르게 대출을 이용하는 중·저신용자들의 신용도를 왜곡하여 대출 가능성을 낮출 뿐만 아니라 금리 및 한도 조건을 악화시키고 투자자들에게는 손실을 야기하는 금융사기성 증후”라며, “예측력을 최대화해 사전에 예방하는 것이 리스크 관리의 핵심이다”고 밝혔다.

피플펀드가 자체 개발한 이번 AI 금융사기 탐지시스템에는 통대환 등 기존에 알려져 있는 금융사기 유형을 포함해 무연체 회생과 초회차 연체 등 신종 유형을 사전 탐지하고 손실을 예방할 수 있도록 무연체 회생 예측 AI 모델과 초회차연체 평가모형으로 개발돼 탑재됐다.

피플펀드의 자체 AI 금융사기 탐지시스템은 지난 2019년부터 2020년까지 1년간 중금리 신용평가모형을 거쳐 개인신용대출이 승인된 우량 고객 데이터를 기반으로 개발되고 1차 성능테스트가 진행됐다. 2차 성능 테스트는 지난해 12월부터 지난 4월까지 5개월간 동일한 기준의 최신 데이터로 진행됐다.

2차 성능 검증 테스트에 따르면 무연체 회생 예측 AI 모델은 기존 CB사가 제공하는 회생예측스코어 대비 무연체 회생 탐지율이 3배 향상됐다. 피플펀드는 향후 개인신용대출채권 투자자들이 무연체 회생 유형에 의한 연체경험율을 기존 대비 3분의 1 수준으로 감소시킬 것으로 내다봤다.

또한 기존 신용평가모형과 초회차 연체 부속평가모형을 탑재한 신용평가모형을 자체 비교 분석한 결과, 기존 대비 초회차 연체 평가모형은 초회차 연체율이 7.29배 높은 케이스들을 선별해낼 수 있는 것으로 검증됐다.

정승우 피플펀드 그룹장은 “무연체회생 의심 사례들의 경우 일반 우량 중신용고객들과 특성이 거의 흡사하고 뚜렷하게 구분되는 징후가 없어 변수 간 비선형의 복잡한 관계를 정확히 읽어내기 위해 고도화된 AI 기술을 적용한 것”이라고 밝혔다.

이어 “금융사기 유형들을 100% 예측하기 위해 피플펀드의 데이터 전문가와 머신러닝 전문가들이 매우 긴밀하게 협업하여 금융사기 신종 유형을 찾아내고 AI금융사기탐지시스템을 지속적으로 고도화할 것”이라고 덧붙였다.

피플펀드는 올해 초 금융사기증후를 포함해 리스크 요소들을 예측하고 발생 시 실시간으로 대응하기 위해 ‘R.I.S.E. 위원회’를 신설해 운영하고 있다.

‘R.I.S.E. 위원회’는 대출 조건 심사부터 승인, 사후 부실 관리까지 각 담당부서의 핵심 인력들이 함께 모여 리스크(Risk)·금리(Interest)·한도(Size)·효율성(Efficiency)의 4가지를 지표 삼아 통합적인 관점에서 리스크 관리와 비즈니스 성과의 균형을 맞추고 있다.

김경찬 기자 kkch@fntimes.com