P2P대출업체 '렌딧', 자체 CSS 업그레이드 진행 행동데이터 비중 40%로 확대… '상환의지'평가 중심으로
원충희 기자공개 2016-05-26 09:50:38
이 기사는 2016년 05월 25일 16:27 thebell 에 표출된 기사입니다.
P2P대출업체 '렌딧'이 자체 신용평가시스템 '렌딧CSS(Credit Scoring System)'의 업그레이드를 진행 중이다. 현재 90% 이상인 금융데이터 의존도를 줄이고 10%에 불과한 사용자 행동데이터 비중을 40%로 확대한다. 행동패턴 등 정성적 정보를 기반으로 '상환의지'를 평가하는데 중점을 두는 방향이다.25일 핀테크업계에 따르면 렌딧은 정교한 CSS 분석모델을 개발하기 위해 고객의 행동정보를 수집하고 있다. 사용자 행동패턴(User behavior)과 SNS 등 소셜데이터가 주로 수집된다.
사용자 행동데이터는 렌딧 사이트에 어떤 경로를 통해 접속했는지, 사이트에 머무는 시간, 주요한 정보들을 면밀히 읽어 보는지 등의 항목을 바탕으로 한 정보다. 대출신청자의 신중함과 상환의지 등을 판단하는데 쓰인다.
소셜데이터는 대출신청 시 정보수집에 동의한 신청자들의 페이스북을 통해 수집한다. 렌딧은 페이스북 정보 수집에 동의한 신청자에게는 대출금리를 0.1% 낮춰주는 혜택을 제공하고 있다. 띄어쓰기, 맞춤법 등을 통한 SNS 데이터 분석도 심사평가에 반영된다.
다만 이렇게 모은 사용자 행동데이터가 대출심사에 사용되는 비중은 현재 10%에 불과하다. 렌딧은 이를 40%까지 끌어올릴 계획이다. 지금은 대출신용평가의 90% 이상이 NICE평가정보로부터 제공받는 250여개의 금융데이터를 기반으로 하고 있다. 사용자 행동패턴 및 소셜데이터 등 비금융데이터는 아직 정성평가를 위한 보완자료로만 사용되는 수준이다.
렌딧 관계자는 "P2P대출은 차주의 신용등급 및 상환의지를 평가하는 기술력이 관건"이라며 "정형화된 금융데이터만으로는 이를 판단하기엔 부족한 점이 있어 비금융데이터를 반영하는 추세"라고 설명했다.
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렌딧이 CSS 업그레이드에 열중하는 것은 2금융권의 대출심사모델이 상환의지 평가 중심으로 바뀌는 것과 무관하지 않다. 2금융권에서 정량적 데이터로는 신용에 전혀 문제가 없던 차주가 대출 받은 뒤 개인회생을 신청하는 사례가 급증하고 있기 때문이다. 실제로 금융지주 계열 한 저축은행은 부실대출 중 80%가 개인회생인 것으로 분석됐다.
특히 P2P대출처럼 인터넷 플랫폼을 통한 개인 간의 금융은 필연적으로 비대면거래라 이런 점에 더 취약하다. 일부 2금융사들은 비대면 대출상품을 취급하는 경우 신용평가과정에 대출심사역을 투입하고 있지만 이 또한 미봉책에 불과하다.
P2P대출업체와 기존 금융사들이 빅데이터 분석기술에 관심을 두는 것도 이런 배경이 작용했다. 비정형화된 행동정보 더미에서 유의미한 패턴을 찾아내는 빅데이터 기술을 신용평가에 적용, 대출신청자의 상환의지를 가늠해볼 수 있다는 판단이다.
렌딧은 사용자의 행동정보와 소셜데이터 축적이 일정단계에 접어들면 심리평가를 활용한 비금융데이터 확보에 나설 계획이다. 빅데이터를 기반으로 한 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)을 통해 스스로 학습 가능한 통합 CSS를 구축하는 것이 궁극적인 목표다.
렌딧 관계자는 "시스템 자체적으로 기존 데이터를 학습하고 새로운 데이터를 받아들여 끊임없이 시뮬레이션 함으로써 미세한 리스크까지 구분할 수 있을 것으로 기대한다"며 "지금 같은 속도로 대출고객이 증가한다면 더 빠른 시기 안에 새로운 CSS를 선보일 수 있을 것"이라고 말했다.
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