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[금융권 AI 빅뱅과 리스크]애큐온저축은행, AI로 극복한 신용평가 한계'비재무 요소' 고려 대안신용평가 모형 도입…AI개발·정보보호 협력, 리스크 최소화

김보겸 기자공개 2025-03-14 12:52:44

[편집자주]

망분리 규제 개선을 시작으로 AI를 활용한 금융혁신이 본격화하고 있다. 관련 시장 활성화와 함께 리스크 역시 커질 전망이다. 금융사들은 AI를 활용한 고객 서비스 고도화와 업무 효율화에 맞춰 리스크관리와 대응 체계 마련에도 공을 들이고 있다. 기회와 위기가 공존하는 AI 시대에 대비한 금융사의 대응 현황과 과제를 점검해 본다.

이 기사는 2025년 03월 11일 07시35분 thebell에 표출된 기사입니다

저축은행업계는 상대적으로 보수적인 금융환경 속 인공지능(AI) 도입에 신중한 태도를 보여왔다. 이런 가운데 애큐온저축은행은 AI 도입에 선제적으로 나서고 있다. 단순히 내부 업무의 효율성을 높이는 데 그치지 않고 대안신용평가모형을 구축해 신용평가의 한계를 극복하고자 하는 것이 핵심 전략이다. 이를 통해 금융거래 이력이 부족한 개인과 소상공인도 보다 정밀하고 공정한 신용평가를 받을 수 있도록 지원하는 것이 목표다.

신용평가의 편향성과 데이터 보안 문제, AI 모델의 신뢰성 확보는 해결해야 할 과제다. 이에 애큐온저축은행은 AI개발팀과 정보보호팀이 협력하는 대응 체계를 마련해 리스크를 최소화하고 있다. AI의 혁신성과 안정성 간 균형을 맞춰야 하는 상황 속 애큐온저축은행의 전략이 저축은행업계의 AI 도입 방향성을 가늠할 중요한 사례로 주목받고 있다.

◇AI로 대안신용평가모형 구축, 신용평가 한계 넘다

애큐온저축은행은 머신러닝(ExML) 기반의 대안신용평가 모형을 도입해 개인과 사업자를 대상으로 한 여신전략을 정교화하고 있다. 기존 전통적인 신용평가 방식은 금융이력이 부족한 개인이나 소상공인에게 불리하게 작용하는 경우가 많았다. 이를 보완하기 위해 애큐온저축은행은 비재무계량 평가 요소를 적극 활용하는 대안신용평가모형을 개발했다.

이 모형은 머신러닝 알고리즘을 적용해 고객의 금융패턴과 다양한 대안 데이터를 종합적으로 분석한다. 애큐온저축은행 관계자는 "금융 거래에 있어 보다 포괄적이고 정밀하게 고객을 평가해 금융기관이 보다 공정한 신용제공과 리스크 관리 체계를 마련하는 데 기여하고 있다"고 설명했다. 전통적 신용평가에서 소외될 수 있었던 고객군에도 신용 접근성을 높일 수 있다는 것이다.

내부업무의 효율성을 높이기 위해 오픈소스 기반 생성형 AI도 적극 도입했다. 대표적으로는 자체 개발한 AI 챗봇이 있다. 지식관리 시스템을 고도화해 내부 데이터를 신속하게 공유·검색할 수 있도록 해 직원들의 업무 생산성을 높이는 역할을 한다.

◇AI개발팀·정보보호팀 협력으로 신뢰성 확보

AI를 적극 도입하면서도 애큐온저축은행은 그 과정에서 발생할 수 있는 리스크를 최소화하기 위해 철저한 대응 체계를 구축하고 있다. 대표적으로 AI개발팀과 정보보호팀이 협력하는 체계를 마련해 AI 활용의 신뢰성을 확보하고 있다.

AI개발팀은 AI 모델 개발과 운영을 총괄한다. AI 기반 업무 효율화와 고객경험 향상을 위한 첨단 기술 연구와 운영에 주력한다. 동시에 정보보호팀은 데이터 보호 측면에서 최소한의 정 접근 정책을 수립하고 정기적인 모의해킹을 통해 보안 취약점을 점검하는 역할을 맡는다. 이를 통해 AI로 인한 데이터 유출이나 오작동 발생 시 즉각 대응하도록 함으로써 신뢰성을 유지하도록 했다.

최신 기술에 대한 전문 컨설팅 역량을 갖춘 데이터사이언스팀도 함께 운영 중이다. 대안 정보 기획과 대안신용평가 모형 구축 업무를 수행하며 금융데이터의 한계를 보완하고 보다 포괄적인 신용평가 체계를 마련하는 데 집중하고 있다.

AI 신용평가 모델의 가장 큰 과제 중 하나는 공정성과 투명성을 확보하는 것이다. AI가 과거 데이터를 기반으로 학습하기 때문에 데이터 자체에 편향성이 존재하면 AI 모델 또한 편향된 의사결정을 내릴 가능성이 있다.

애큐온저축은행은 이를 방지하기 위해 '설명 가능한 머신러닝' 알고리즘을 적용한 모형을 활용하고 있다. 이 모형은 고객의 다양한 금융 패턴과 대안 정보를 종합적으로 반영해 기존 신용평가 시스템에서 발생할 수 있는 편향 문제를 완화하도록 돕는다. 이를 통해 보다 AI 신용평가 과정에서의 불투명성을 해소하고 고객 신뢰도를 높이는 효과를 기대할 수 있다.

또한 금융당국의 가이드라인 준수를 위해 거버넌스 체계를 확립하는 작업도 병행하고 있다. AI 모델이 지속적으로 금융 규제와 부합하는 방향으로 운영될 수 있도록 AI 개발과 운영 프로세스에 대한 체계적인 모니터링 시스템을 구축하는 것이 목표다.
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