AI가 신용평가를 대체할 수 있을까?

안녕하세요! 윈케터(win:keter)입니다. 인공지능 (AI)는 많인 들어보셨죠~? 금융권에서도 최근 디지털 전환(DT)에 역점을 두고 많은 변화를 시도하고 있는데요! AI를 이용해 업무를 자동화하고, 챗봇이 고객을 응대하며 신용 평가와 대출 심사에도 활용하고 있습니다! 앞으로 펼쳐질 새로운 미래가 금융 소비자에게 어떻게 다가올지 저 윈케터(win:keter)와 함께 함께 살펴보러 가시죠!

빌 게이츠가 금융 서비스(뱅킹, Banking)는 살아남고 뱅크(은행, Bank)는 필요하지 않은 시대가 올 것이라고 예측했던 것처럼 현재 금융은 급속도로 변화하고 있으며, 은행만의 고유한 서비스는 이미 사라진 지 오래고 볼 수 있습니다. 이미 은행권에서 ‘금융 AI’는 필수적인 요소로 자리 잡으면서 금융 소비자들에게도 익숙해질 정도로 각종 금융상품이나 금융제도 등에도 AI(인공지능)가 활발하게 적용되고 있는데요. 앞으로 윙크스톤이 보여줄 금융의 혁신은 어떤 것이 있는지 앞으로 어떤 부분이 바뀌게 될지 함께 알아보실까요?

미국에는 FICO 스코어, 한국에는 NICE와 KCB 신용점수!

창업을 준비하거나 이사를 가야 될 때 자금이 모자라는 경우에는 은행 대출을 보통 생각하게 되고, 그럴 때 은행에 가서 대출 신청을 하게 되는데요. 단순히 창업하고 이사를 위한 자금인데도 불구하고 가장 고려해야 할 첫 번째 사항은 신용점수(credit score)입니다. 정말 숫자로 된 이 점수로 인해 이자율에 따라 차이가 나게 되고, 신용 점수가 반영되어 결정된 이자율에 따라 매월 상환하는 금액이 작게는 몇 십만 원에서 크게는 몇 백만 원씩 차이가 나기도 합니다 만약 한국에서 대출을 실행할 경우에는 국내 신용평가사인 코리아크레딧뷰로(KCB)나 나이스평가 정보(NICE)로 평가받게 되는데, 이때 각 평가사별로 가지고 있는 신용평가의 모델에 따라 점수를 매기기 때문에 점수 체계가 다르고, 내가 이용하려는 금융 상품에서 어떠한 신용평가사의 점수를 반영하냐에 따라 충분히 금리나 대출금이 달라질 수 있습니다. 이는 기존에 있는 대부분의 신용평가 방식은 신용등급이 업데이트되는 속도가 느려 신용위험과 관련된 최신 정보를 제대로 반영하지 못하고, 평가 방법론상 정성적 요소에 대한 높은 평가 비중에도 불구하고 이에 대한 객관적인 판단 근거가 부족하다는 한계가 있기 때문입니다.

그렇다면, AI(인공지능)이 신용평가를 대체할 수 있을까?

기존에는 거래 기업의 부실 여부를 알려면 1년 또는 분기별 신용평가 결과를 참고할 수밖에 없었습니다. 실제 국내 사례를 보면 기존 신용평가에서 ‘정상’ 등급을 받았던 원료 공급 기업인 A 업체가 어떠한 예고도 없이 도산하는 바람에 제조업체인 B사가 재고 부족으로 인해 공장 운영을 멈출 뻔했을 정도인데요. 특히, 이러한 신용점수 제도로 인해 SME 사업자(소상공인/긱워커/스타트업) 대상 대출 시장은 규모는 큰 편이지만 중소사업자는 평가에 필요한 신뢰도 높은 데이터가 부족하고 담보대출에 비해 평가 난이도가 높고 자동화가 어렵다는 이유로 금융 혜택을 가장 많이 받지 못하고 있습니다. 실제 이들의 상환능력을 평가하기 위해서는 사업자들의 특성에 기반한 현금흐름 기반 상환능력, 매출 추이, 상권분석, ROAS 등 금융과 비금융 정보를 포괄한 특화된 CSS 시스템이 매우 중요하기 때문에 충분히 AI(인공지능)이 신용점수를 대체할 수 있을 것으로 보입니다.

AI를 통해 더 많은 사람들이 금융 혜택을 받을 수 있도록!

윙크스톤은 IT 서비스 기업, 공공기관, 금융기관이 보유한 데이터를 수집하고 분석하여 금융 서비스 혁신을 위해 보다 가치 있는 정보로 만들어 금융상품을 혁신하고 있는데요. 온라인투자연계금융(P2P) 플랫폼을 통해 류 제출 없는 간편한 대출과 안전한 투자 서비스를 제공하고, 온/오프라인 플랫폼과의 제휴를 통해 중소사업자/스타트업 대상 차별화된 금융 서비스를 제공하면서 현재까지 700억 원의 대출 실행액과 0% 연체율, 0% 부실률을 기록하고 있습니다. 특히, 기존에 평가가 어려웠던 SME 사업자(소상공인/긱워커/스타트업)의 카테고리별 복합평가모델을 별도로 구성하고 데이터 연동과 AI를 통해 평가를 자동화/고도화하여 정확도는 높이고 평가에 소요되는 시간과 인력을 비대면 자동화 대출 서비스 시스템을 통해 최소화하기 때문에 금융기관이 원하는 카테고리별 대출 시장 진입에 윙크스톤 시스템을 도입하면 빠르게 시장 선점 또한 가능합니다. 미국의 ‘업스타트’나 싱가포르계 ‘펀딩 소사이어티’와 같이 AI와 데이터를 활용하여 직접 대출을 실행하고 이를 통해 검증된 서비스를 금융 인프라로 구축하는 기업들은 세계적으로 높은 가치를 인정받고 있기 때문에 이는 충분히 한국에서도 실현 가능할 것으로 생각됩니다.

윙크스톤파트너스는 지속적으로 데이터와 기술을 통해 금융의 본질을 ‘혁신’해 나가도록 하겠습니다.