주요 금융회사들이 확보한 고객 데이터를 바탕으로 자체적인 ‘대안신용평가모형’ 개발에 박차를 가하고 있다. 전통적으로 이용해오던 모델은 잠재적 수요자 등 ‘블루오션’을 발굴하기에 한계가 있다는 판단에서다. 다만 부실 리스크 관리와 개인정보 과다이용 논란은 풀어나가야 할 숙제다.
2일 금융업계에 따르면 카카오뱅크는 최근 독자적 대안신용평가모형인 ‘카카오뱅크 스코어’를 개발했다. 롯데멤버스, 교보문고 등 11개 대형 기관과 3700만건의 가명 결합 데이터를 활용한 신용평가모형이다. 인터넷전문은행인 케이뱅크, 토스뱅크도 각각 고유의 신용평가모형을 보유하고 있다. 신한은행은 시중은행 중에서는 처음으로 기업 신용평가 부문에서 ‘비재무 객관화 모형’을 적용했다. KB국민은행은 머신러닝 알고리즘을 활용한 모형 구축했고 하나은행·우리은행은 입출금 통장 거래내역·카드사 가맹점 정보 등 빅데이터를 이용한 개인사업자 모형을 개발했다.
은행들이 공격적으로 대안신용평가모형 개발에 박차를 가하는 이유는 코로나19 기간 동안 급성장한 대출시장을 공략하기 위해서다. 특히 기존 금융권 신용평가모형은 카드납부이력, 연체이력, 대출이력 등 금융정보만을 토대로 신용등급을 매기는 만큼 잠재적 수요고객 확보에 제한이 있었다. 이들 회사는 금융이력은 부족하지만 상환 능력은 충분한 ‘씬파일러’를 발굴하기 위해 새로운 신용평가모형이 효과가 있다고 보고 있다.
비금융정보는 상대적으로 최신 정보로 분류되는 만큼 금융사가 이를 토대로 빠른 의사결정을 내리기도 용이하다. 가령 대출은 연 단위 만기가 도래할 때까지는 연체 여부를 알기 어렵다. 카드대금도 마찬가지다. 하지만 통신·쇼핑·교통 등 정보는 실시간으로 업데이트 되는 만큼 상환능력을 보다 실시간으로 파악할 수 있다.
은행의 비금융 사업부문에서 나오는 데이터도 대안신용평가모형의 핵심이다. 신한은행은 자체 배달앱 ‘땡겨요’의 고객정보를 적극 활용 중이다. 다만 비금융정보 이용한 대안신용평가모형의 가장 큰 약점은 부실 가능성이다. 현재는 정부의 대출상환연기 등 제도적 지원으로 은행권 연체율이 최저 수준(0.20% 내외)을 유지하고 있지만, 금리가 계속해서 상승하고 있는 만큼 부실화 리스크가 적지 않게 제기되는 상황이다. 데이터가 충분히 쌓여있지 않은 비금융정보를 토대로 대출을 내줬을 경우 실제 회수가 가능할지가 관건이다. 현재 금융권이 반영하고 있는 ‘비금융 데이터’를 두고 과도한 개인정보 활용이 아니냐는 논란도 있다.
김지훈 기자 germany@kmib.co.kr
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