이 기사는 2016년 04월 06일 14:05 thebell 에 표출된 기사입니다.

인공지능(AI)이 최근 이슈화되고 있는 가운데 금융권에서도 이를 신용평가에 이용하려는 움직임이 활발해지고 있다. 특히 머신러닝(기계학습, machine learning) 알고리즘을 이용해 기존 데이터를 분석, 가치있는 정보를 창출해 이를 중금리 대출 등의 신용평가에 도입하려는 사례가 늘고 있다.

6일 금융권에 따르면 신한은행은 최근 '중금리 소매고객 신용평가 모형 개발' 프로젝트에 착수했다. 하반기 중 선보일 중금리대출 상품을 위한 준비작업이다. 중금리대출의 경우 기존에 은행에서 신용대출을 받지 못했던 고객들이 주로 대상이기 때문에 이들의 신용도를 적절하기 평가하기 위해 기존 신용정보 외 다른 데이터 분석의 필요성이 높아졌다.

신한은행과 중금리 소매고객 신용평가 모형 개발을 함께 하고 있는 업체는 솔리드웨어다. 솔리드웨어는 머신러닝 알고리즘을 통해 빅데이터 분석 서비스를 제공하는 대표적인 업체로 최근 진행되는 금융권 머신러닝 활용사례의 중심에 있다. 솔리드웨어는 옐로금융그룹의 자회사로 지난 2014년 8월 설립됐다.

솔리드웨어는 자사의 서비스에 대해 "머신 러닝 기술에 기반한, 높은 정교함과 효율성을 지닌 예측 모델을 만들고 있다"며 "인공지능 기술에 기반한 솔루션으로 다양한 변수를 가진 많은 양의 데이터를 분석하고 그 안에서 비즈니스를 위한 인사이트를 도출할 수 있도록 하는 새로운 빅 데이터 분석 접근법을 제시한다"고 설명한다.

예를들어 머신러닝 방식을 통해 추정소득이나 직장변동·거주지·근속연수 등 기존 대출심사 시 활용하지 못했던 정보까지 활용, 신용상태와의 상관관계를 파악할 수 있는 식이다. 기존에 신용평가사들이 보유한 금융정보는 1000여 개에 달하지만 이중 실제 활용되는 항목은 20여 개에 불과한 게 현실이었다. 하지만 머신러닝을 통하면 1000여 개의 정보를 모두 활용할 수 있다는 설명이다.

솔리드웨어의 빅데이터 분석 솔루션은 금융권에서 이미 검증된 성공사례가 존재한다. 솔리드웨어는 지난해 웰컴저축은행의 신용평가시스템 고도화 작업에 참여, 머신러닝 분석기술을 활용해 CB금융정보와 개인정보 등 1년간의 빅데이터를 분석했다. 그 결과 부도율을 약 3% 포인트 낮추는 데 성공했다.

지난달에는 KB캐피탈과 '빅데이터를 활용한 신청평점모형 개발 계약'을 체결하기도 했다. 정보가 부족하던 소호대상 고객과 신용정보 부족(Thin File) 고객, 중하위권 신용등급 고객 등을 분석하는 데 빅데이터를 적극적으로 활용해 정교한 신용평가를 하기 위한 프로젝트다.

은행과 저축은행 뿐 아니다. 악사(AXA)다이렉트코리아와도 데이터분석을 진행하고 있다. 고객 개인정보와 사고정보 등에 머신러닝 알고리즘을 적용, 패턴을 분석해 정교한 예측모델을 만드는 것이다.

금융권 한 관계자는 "지급결제나 송금, 블록체인 등이 핀테크 관련해 한동안 이슈였다면 올 들어 인공지능이 가미된 빅데이터 분석 부분이 특히 주목받고 있다"며 "특히 중금리대출 활성화 등의 기조와 맞물려 은행 뿐 아니라 비은행 영역에서도 빅데이터를 활용한 새로운 신용평가모델 개발이 활발히 이뤄지는 추세"라고 설명했다.