금융권, 대규모 생산·포용금융 앞두고 대안신용평가모델 구축 나서

대규모 생산·포용금융 확대를 앞두고 금융권이 대안신용평가모델 구축 및 고도화 작업에 속도를 내고 있다. 금융권은 더욱 안정된 여신 운용과 금융 접근성 제고를 위해 신용평가 체계 혁신에 나서고 있다.

금융당국도 ‘비금융정보 기반 신용평가 서비스’를 혁신금융서비스로 지정하는 등 신용평가모델 다양화를 지원하고 있다.

26일 금융권에 따르면 KB국민·신한·하나·농협은행 등 주요 은행들이 대안신용평가 구축에 적극 나서고 있다.

금융위원회도 지난 9월 ‘비금융정보 기반 신용평가 서비스’를 혁신금융서비스로 신규 지정하는 등 정책적 지원에 나섰다. 금융위의 혁신금융서비스 신규지정에 금융권도 속도를 내며 관련 움직임을 확대해 나가고 있다.
신한은행은 소상공인들의 금융 접근성을 높이기 위해 자사의 배달플랫폼 ‘땡겨요’내의 데이터를 활용한 신용평가모델을 준비하고 있다. 신한은행은 땡겨요 앱 내의 매출 정보 데이터, 고객평가 등의 데이터를 활용해 대출한도를 기존 1000만 원에서 최대 2000만 원까지 늘어날 수 있으며 금리 또한 기존보다 최대 1.2%포인트(P) 인하도 가능해진다.

또 신한은행은 지난달에 네이버페이와 협력해 네이버페이의 자체 신용평가모형인 ‘Npay 스코어’를 활용한 ‘Npay biz 신한대출’을 출시해 사업 영위 기간이 짧은 소상공인들의 금융 문턱을 낮춰 포용금융을 확대해 나가고 있다.

하나은행도 신용평가 모형 고도화를 위한 ‘소매 머신러닝(ML) 모형 3.0 프로젝트’를 추진하고 있다. 현재 하나은행은 기존 대안 정보뿐 아니라 자영업자의 실제 현금흐름 자료, 통신사 이용 이력, 유통·플랫폼 구매 기록 등 비금융 데이터를 다각적으로 확장해 가명결합을 완료한 상태다. 이를 기반으로 소상공인 대출 영역을 중심으로 모형 개발을 진행 중이다.

하나은행은 차세대 데이터와 인공지능(AI)기술을 결합해 예측력과 공정성을 강화하고 플랫폼 기반 데이터를 포함해 유입채널에 따른 평가 격차를 최소화해 비대면 대출 확대에 선제적으로 대응하는 것이 핵심 방향으로 삼고 있다. 해당모형은 내년 상반기 도입을 목표로 하고 있다.

농협은행도 지난 7월부터 데이터 기반 기업신용평가시스템 고도화 프로젝트에 착수했다. 농협은행은 지난해 도입한 머신러닝기반 신용평가모형의 성과를 바탕으로 자체 구축한 머신러닝대이터 마트 내 2200개의 다양한 금융·비금융 데이터를 활용해 더욱 정교하고 신뢰도 높은 평가 체계를 구축할 계획이다.
KB국민은행은 지난해 7월에 자사의 이동통신 서비스 ‘KB Liiv M’의 통신 데이터를 활용한 대안 신용평가모델을 개발했다. 국민은행은 KB리브모바일 고객 중 금융거래 이력이 부족한 사회초년생, 주부, 은퇴자 등 신파일러(Thin filer)들의 청구·수납·미납 등 통신 데이터를 바탕으로 금융 문턱을 한층 낮췄다.

인터넷전문은행인 카카오뱅크는 지난 2022년부터 대안정보를 활용한 특화모형 개발에 나서며 대안신용평가모델 구축에 성공했다. 카카오뱅크는 카카오선물하기와 카카오모빌리티 등 계열사들의 데이터와 더불어 △금융결제원 △롯데멤버스 △다날 △교보문고 등 다양한 데이터들을 결합해 정교한 평가가 어려운 중·저신용 및 신파일러 고객들의 금융 문턱을 낮춰 다양한 포용금융에 나서고 있다.

은행권 관계자는 "대안신용평가 모델이 기존의 신용평가모델보다 금융 접근성을 확장하는 장점이 있다"고 했다.


구성환 글로벌이코노믹 기자 koo9koo@g-enews.com