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어니스트펀드, 빅데이터 기반 신용평가·마이데이터 특허 출원

기사입력 : 2022-08-12 10:17

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신용점수 개선·데이터 연합학습·결제 포트폴리오 추천

신윤제 어니스트펀드 CDO. /사진제공=어니스트펀드이미지 확대보기
신윤제 어니스트펀드 CDO. /사진제공=어니스트펀드
[한국금융신문 김경찬 기자] 온라인투자연계금융업 어니스트펀드(대표 서상훈)가 신용평가와 마이데이터(본인신용정보관리업) 관련 3가지 기술에 대한 특허 출원을 완료했다. 어니스트펀드는 개발한 솔루션을 순차적으로 상용화해 서비스에 적용할 계획이다.

어니스트펀드는 신용점수 개선 활동 추천 솔루션과 데이터 연합학습 솔루션, 신용카드별 결제 최적 포트폴리오 추천 솔루션 등을 특허로 출원했다고 12일 밝혔다. 이번 특허 출원은 빅데이터 분석과 대안신용평가모델의 개발 및 운영을 담당하는 AI랩 주관으로 진행됐다.

신용점수 개선 활동 추천 솔루션은 개인의 신용점수를 분석하고 이를 기반으로 신용점수를 상향하기 위해 필요한 활동 정보를 제공하는 솔루션이다. 개인별 신용도에 대한 문제점을 자체 진단할 수 있고 목표하고자 하는 신용점수로 상향하기 위한 맞춤형 정보를 지원받을 수 있다.

단기간 신용도에 대한 분석 및 개선을 이룰 수 있는 만큼 사용자는 원하는 대출금액과 이자 지원이 가능하고 금융기관에서는 고객의 신용활동에 대한 데이터를 기반으로 능동적인 신용관리방법 서비스를 제공할 수 있다. 또한 향후 마이데이터 연계를 통한 개인 신용관리의 주요 서비스로의 활용도 가능하다.

데이터 연합학습 솔루션은 각 기관에서 보유한 다른 유형의 개인 데이터를 별도의 결합없이 머신러닝 모형을 개발할 수 있는 솔루션으로, 신용평가나 마케팅 등에서도 활용 가능한 분석 모형 제작도 가능해 다양한 부가 서비스 개발에도 활용할 수 있다.

일반적으로 마이데이터 서비스를 제공하기 위해서는 은행·카드·보험·CB 등 각 기관의 다양한 다른 데이터에 대한 연관성이나 관계를 파악해 결합하는 과정을 거친다. 이 과정에서 많은 시간과 비용이 소요되는데 데이터 연합학습 솔루션의 경우 연합학습 기법을 통해 데이터의 결합 없이도 머신러닝 모형 학습이 가능해 모형개발에 소요되는 시간과 비용을 아낄 수 있다.

신용카드별 결제 최적 포트폴리오 추천 솔루션은 고객이 보유한 신용카드별로 결제 내역을 분석하고 상황에 따라 복수의 카드 중 어떤 카드를 사용하는 것이 효율적이고 가장 좋은 혜택을 받을 수 있을지에 대한 정보를 제공하는 솔루션이다.

다수의 신용카드 실적 및 거래내역을 수집해 분석을 하여 결제 내역을 기반으로 다양한 신용카드를 조합해 개인이 카드사부터 제공받는 혜택을 극대화할 수 있다. 마이데이터 사업자의 경우 개인별 신규상품 설계, 리워드 등의 맞춤형 마케팅 프로모션 기획으로의 활용이 가능하다.

어니스트펀드는 해당 솔루션을 순차적으로 상용화해 서비스에 적용할 계획이다. 마이데이터 사업 등 개인 맞춤형 분석 정보제공도 가능하고, 금융을 포함한 다양한 산업분야와의 협업도 고려할 수 있는 만큼 서비스를 지속적으로 고도화하며 활용범위를 넓힐 계획이다.

신윤제 어니스트펀드 CDO(Chief Data Officer)는 “특허 출원한 솔루션은 개인별 빅데이터 분석을 기반으로 신용점수 관리 등의 유용한 경제생활을 할 수 있도록 개인 맞춤형 정보를 제공할 수 있도록 하고자 고안된 솔루션”이라고 설명했다.

이어 “향후 순차적으로 서비스를 상용화해 적용할 계획으로 개인정보를 기반으로 한 초개인화 금융데이터를 제공함으로써 온투업권에서의 경쟁력을 높이는 것은 물론 향후 마이데이터 기반의 다양한 산업과의 연계도 가능할 것으로 기대한다”라고 전했다.

김경찬 기자 kkch@fntimes.com

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