어니스트펀드, BNK저축은행과 업무협약…"온투업 기관투자 활성화 준비"

진영기 기자

입력2023.03.30 16:48 수정2023.03.30 16:48

어니스트펀드,외부 기관과 첫 기술협력
BNK저축은행, 향후 온투업 기관 투자 실행 토대 마련 위한 인프라 구축

어니스트펀드, BNK저축은행과 연계투자 관련 업무협약 체결./사진=어니스트펀드

어니스트펀드가 BNK저축은행과 온라인투자연계금융업(온투업) 연계투자 서비스 및 인공지능(AI) 기반의 신용평가, 리스크 관리 고도화에 대한 협력관계를 구축한다.

양사는 지난 29일 오후 여의도 어니스트펀드 본사에서 서상훈 어니스트펀드 대표, 위장환 BNK저축은행 디지털금융본부장 등이 참석한 가운데 '연계투자 서비스와 기술협력에 대한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 30일 밝혔다.

이번 협약은 향후 기관투자 활성화 상황에 대비하기 위해 연계투자 서비스 운영에 대한 인프라를 구축하고, 신용평가 및 리스크 관리 등 대출 시스템 전반에 대한 다양한 기술 기반의 교류협력 관계를 확립하기 위한 목적을 갖고 있다.

어니스트펀드는 AI 솔루션 '렌딩 인텔리전스(Lending Intelligence)'에 기반해 중저신용자 및 씬파일러 대상의 신용대출 활성화를 지원한다. '렌딩 인텔리전스'는 어니스트펀드가 자체 개발한 신용평가 및 리스크 관리 솔루션으로 대출에 대한 모든 빅데이터 정보분석 및 의사결정을 자동으로 학습하고 실행할 수 있다.

BNK저축은행은 오랜 기간 쌓아온 여신운영 노하우를 기반으로 연계투자서비스에 운영을 지원한다. 양사는 장기적인 파트너십을 통해 기술과 여신운영 노하우를 공유하며 상생 및 포용금융시장 환경을 만들기 위한 노력을 지속한다는 계획이다.

위장환 BNK저축은행 디지털금융본부장은 "어니스트펀드의 기술력과 BNK저축은행의 오랜 서민금융 노하우가 결합해 서민금융생태계에 선도적 모범이 될 것"이라고 말했다.

서상훈 어니스트펀드 대표는 "양사가 가진 장점을 극대화해 빠르게 변화하는 금융시장에 안정적으로 대응할 수 있는 운영 환경을 만들겠다"고 밝혔다.

진영기 한경닷컴 기자 young71@hankyung.com

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CSS 3.0은 순수하게 머신러닝 AI로만 대출 가능 여부와 금리·한도를 결정하는 게 특징이다. 과거 1.0, 2.0 버전은 전통적인 평점표(스코어카드) 방식이었던 것과 차별된다. 평점표는 10~20개 안팎의 정보를 토대로 개인의 신용을 점수를 매겨 평가하는 방식을 말한다. KCB·나이스 신용점수가 대표적이다. 현재 대부분의 금융사가 주로 쓰는 방식이기도 하다. 평점표 방식은 가령 '12개월 내 대출 연체 건수' '2금융권 대출 건수'처럼 계량화가 쉬운 정보를 중심으로 신용을 평가한다. 12개월 내 연체가 한 건도 없었으면 50점, 한 건이면 38점, 두 건이면 0점을 매기는 식이다. 이렇게 여러 항목의 점수를 합쳐 전체 신용 점수를 산출한다. 항목당 점수가 정해져 있기 때문에 소비자에게 설명하기 쉽다는 게 장점이지만, 대량의 다양한 데이터를 신용 평가에 반영하기는 사실상 불가능하다는 게 평점표 방식의 한계다. 특히 대출 비교 플랫폼의 등장으로 대출 조회가 기하급수적으로 늘어나고 개인의 신용을 보다 정교하게 평가해야 할 필요성이 커지면서 이런 문제점이 더욱 두드러지고 있다. 어니스트펀드가 머신러닝 기반의 CSS 3.0을 개발한 것도 이런 이유에서다. 어니스트펀드는 100% 평점표 방식의 CSS 1.0, 평점표로 산출된 심사 결과를 머신러닝 기반 심사로 보정하는 CSS 2.0을 거쳐 이제는 100% 머신러닝으로 개인 신용을 평가하는 CSS 3.0을 도입했다. CSS 3.0은 기존의 일반 금융 데이터 외에도 비신용 데이터 200여 개를 적용해 개인별로 더 정확하고 신속한 평가가 가능하다는 게 회사 측의 설명이다. 가령 대출자가 재직하는 회사의 재무 정보나 온라인 행동패턴, 금융 심리데이터 등 훨씬 다양한 정보를 활용해 개인의 상환 능력을 추정할 수 있다. 신 CDO는 "평점표 방식은 태생적으로 활용할 수 있는 정보가 10~20개 정보로 한정되지만 머신러닝을 활용하면 학습할 수 있는 데이터가 무궁무진해진다"며 "여러 개 정보를 결합해 새로운 평가 항목을 만들어낼 수 있다는 것도 머신러닝 기반 CSS의 장점"이라고 했다. 신용평가가 정교해지면 변별력은 올라간다. 어니스트펀드에 따르면 CSS 3.0은 종전 모델에 비해 변별력이 대폭 개선됐다. 숫자로 따져보면 대출 부실이 발생할 리스크는 동일하게 통제하면서도 승인율은 기존보다 67% 높일 수 있게 됐다. 반대로 승인율을 유지하면서 불량률(대출을 받아간 사람이 향후 연체를 일으킬 가능성)은 53% 낮추는 것도 가능하다. 리스크가 낮아지면 그만큼 대출 금리를 낮출 수 있다. 신 CDO는 "기존에는 대출을 받지 못했던 금융소외자에게도 새로운 CSS 하에서는 대출을 내줄 수 있다. 포용적 금융을 달성할 수 있다는 뜻"이라며 "동일한 상품이어도 기존보다 더 높은 승인율이나 더 낮은 금리를 제시하는 게 가능해진다"고 강조했다. 대출 플랫폼서 선택률 2~3배 더 높아실제 어니스트펀드가 지난 7월 재개한 개인신용대출 상품은 상대적으로 낮은 금리와 높은 한도로 대출 비교 플랫폼에서 두각을 나타내고 있다. 어니스트펀드에 따르면 62개 금융사가 입점한 대출 비교·중개 플랫폼 핀다에서 대출을 조회해본 사람이 어니스트펀드를 선택할 확률은 다른 금융사 대비 평균 2.4배 높은 것으로 나타났다. 어니스트펀드를 찾는 대출 희망자의 대부분은 신용점수가 770점 안팎이다. 저축은행이나 캐피털 같은 제2금융권 대출을 주로 이용하는 중·저신용자들이다. 어니스트펀드 대출의 경우 기존 저축은행에 비해 대출 금리는 평균 2.6%포인트 낮게, 한도는 약 40% 높게 나오다 보니 수요가 적지 않다는 설명이다. 어니스트펀드의 개인신용대출 상품 금리(수수료 포함)는 최저 연 5.4%, 최고 연 17.7% 수준이다. 신 CDO는 "현재 대출 비교 플랫폼에서 유입되는 건수를 보면 하루에만 약 5000억원의 대출 수요가 있다고 추정할 수 있다"며 "지금은 투자자금 유치 문제로 극소량만 대출을 내주고 있지만 기관투자 길이 열리면 수요에 부응할 수 있을 것"이라고 했다. 대내외 거시지표도 신용평가에 반영 어니스트펀드는 조만간 또 한 번의 CSS 업그레이드에 나설 계획이다. 경제 성장률, 실업률, 기준금리, 자영업자 비율, 다중채무자 비율 등 다양한 대내외 거시 지표를 CSS에 반영하는 게 핵심이다. 유례 없이 빠른 속도로 기준금리가 인상되고 경기 침체 우려가 제기되는 환경에 발맞춰 개인 신용평가도 고도화할 필요가 있다는 판단에 따라서다. 이렇게 되면 가령 금리가 인상되는 상황에서는 기존에 신용점수가 800점으로 평가됐던 사람도 700점으로 간주하고 보다 보수적으로 대출을 내줘야 한다는 판단이 가능해진다. 신 CDO는 "이제까지의 신용평가는 사실 과거의 데이터가 기반인데, 지금처럼 금리가 빠르고 급격하게 오르는 사례는 역사적으로도 희귀하기 때문에 과거 데이터만 반영해서는 개인이 받을 충격과 상환 능력의 변화를 제대로 평가하기 어렵다"며 "보다 동적인 신용평가 전략이 필요하다는 생각"이라고 말했다. 어니스트펀드는 내년중 소액 대출, 자영업자 대출, 신파일러 대출 등 특정 고객군에 맞춰 CSS를 꾸준히 업그레이드하고 맞춤형 대출 상품도 순차적으로 내놓을 계획이다. 이를 위해 새로운 데이터 확보부터 상품 설계 및 출시에 이르는 모든 과정을 머신러닝으로 설계하겠다는 게 신 CDO의 포부다. 그는 "AI랩장으로서 신용평가뿐 아니라 고객 유치, 상품 설계, 대출 실행, 사후관리 등 모든 과정에서 AI 기반 의사결정이 이뤄지도록 하겠다는 게 목표"라며 "해오던 방식과 관행이 얽매이지 않는 핀테크이기 때문에 가능한 것"이라고 했다. 이어 "제도권 진입 이전의 일들로 온투업에 대해 소비자들의 부정적 인식이 남아있는 게 사실이지만, 연체율과 부실률이 안정적으로 관리되고 믿을 수 있는 금융사라는 것이 향후 1~2년 내 증명되면 자연스럽게 평판이 만들어질 것이라고 본다"고 강조했다.빈난새 기자 binthere@hankyung.com