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2022.08.12(금)

온투업체, 타깃 차주 특화 신용평가모형 고도화

기사입력 : 2022-07-04 00:00

자체 CSS 구축 대출 공급 확대
마이데이터로 CSS 활용 확장

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▲ HN핀코어가 마이데이터 본허가를 획득했다. 사진제공 = HN핀코어
[한국금융신문 김경찬 기자] 온라인투자연계금융업체들이 자체 신용평가모형(CSS)을 구축하여 P2P금융 서비스를 제공하고 있으며 이릍 통해 다양한 데이터를 확보하여 CSS를 고도화하고 있다.

또한 확보한 데이터를 활용하여 마이데이터(본인신용정보관리업) 등 투자·대출을 비롯한 다양한 금융 서비스를 제공하고 있다.

차주 맞춤 데이터 축적 포용금융 실천 활용

8퍼센트는 1개 채권당 500여 개의 정보를 활용하고 있으며 차주의 일상생활에 밀접한 비금융 정보를 추가로 활용해 머신러닝 기반 자체 평가 시스템(E-Index)을 고도화하고 있다.

지난 4월부터는 홈클리닝 플랫폼 청소연구소가 보유한 데이터를 활용해 국내 청소 매니저를 대상으로 중금리 대출을 제공하는 등 플랫폼 노동자 ‘긱 워커(Gig worker)’에 특화된 금융 서비스를 공급하고 있다.

피플펀드는 CSS 모델링과 AI 기술 전문가로 구성된 AI연구소를 설립하여 중신용층 특화 데이터 획득과 CSS 고도화를 위한 연구 개발을 지속하고 있다.

피플펀드는 중금리 신용평가시스템을 자체 개발하여 변별력과 예측력을 강화하고 있다.

이를 기반으로 고객 맞춤형 중금리 대출 상품을 확대하고 있으며 향후 비대면 대출의 자동화 비율을 강화하여 비은행권 대출 서비스의 고객 경험을 개선해나갈 계획이다.

렌딧도 자체 CSS인 LSS(LENDIT Scoring System)를 개발하여 개인신용대출만 제공하고 있다. 렌딧은 신용평가기관에서 제공하는 금융 데이터뿐만 아니라 지난 7년간 축적한 중금리 대출 데이터, 대출자 상환 데이터, 차주의 다양한 정보 등을 종합적으로 심사하고 있다.

향후 부동산 정보와 통신 정보, 소비활동 데이터 등 다양한 대안정보를 신용평가에 활용할 계획이다. 또한 신용평가사에서 제공하는 부동산 소유확인, 재산(건물)조회 솔루션 도입도 검토하는 등 차주의 이자를 절감하는 소셜 임팩트를 창출하겠다는 목표를 내세우고 있다.

펀다는 AI 머신러닝 기반 소상공인 매출 데이터 분석을 통해 소상공인을 대상으로 일상환 방식의 소액 긴급 대출 서비스를 제공하고 있다.

펀다는 매출데이터와 재방문 고객비율, 부동산 공시지가, 매장 반경 내 학교·지하철 유무 등 720여 개의 금융·비금융데이터를 신용평가에 활용하고 있다.

마이데이터·BNPL 데이터 활용도 넓혀

온투업체들은 데이터 기반 다양한 금융 서비스를 제공하고 있다. 피플펀드는 지난해 마이데이터 예비인가를 획득하여 본인가를 준비하고 있다.

피플펀드는 마이데이터 기반의 개인의 금융정보 비교 분석 정보를 제공하고, 포용적 중금리 대출 상품을 제안하는 등 소비자 중심 마이데이터 생태계 활성화에 나설 계획이다.

또한 AI 기반의 연체 예측과 금융사기 탐지 기능이 대폭 강화된 신용평가시스템 5.0으로 업그레이드에 나설 계획이다. 마이데이터를 통해 확보된 다양한 금융 데이터를 통해 기존 금융권 신용평가 대비 포용력이 뛰어난 대출상품을 제공할 계획이다.

현대가 3세인 정대선 현대비에스엔씨 사장이 설립한 것으로 알려진 HN핀코어는 업계 최초로 마이데이터 본허가를 취득하여 개인 디지털 금융 큐레이션 앱 ‘티칭캐시’ 출시를 준비하고 있다.

HN핀코어는 올해 하반기에 ‘티칭캐시’를 정식 출시하여 마이데이터를 활용한 자산관리 서비스를 제공할 예정이다. 또한 전 금융사 대출상품 중개와 여행·가전렌탈·인테리어 등 생활 소비 상품도 추천하는 등 라이프 매니저로서의 역할을 하겠다는 계획이다.

펀다는 ‘펀다 BNPL 서비스’를 출시할 예정이다. BNPL 서비스는 ‘선결제-후지불’ 서비스로, 펀다는 소상공인 전문 온투업체로서 온라인 셀러가 사입부터 대금 지급까지 해결할 수 있도록 매입 외상 서비스를 제공할 계획이다.

펀다는 머신러닝 기반 신용평가 모형과 IT 역량을 활용해 온라인 셀러 상품 사입·정산과 사입 상품 리스트 자동화·검수, 사입 상품 외상 구매 등을 제공하며 판매가 늘어나는 추세에 있는 셀러들에게 발생하는 문제를 해소하겠다는 목표다.

렌딩머신은 287개의 CB데이터와 비금융 상환여력 정보에 대한 다면적 평가를 통해 불량을 예측하여 효율성과 안정성 확보하고 있다.

김경찬 기자 kkch@fntimes.com

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