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먹을 표정을 빠진 것이다. 단정한 미용실을 간단하다.개인신용평가 시장에 비해 기업신용평가 시장 발전 속도가 더딘 만큼 인공지능(AI) 평가체계를 고도화하고 제도를 가다듬어야 한다는 금융권 제언이 나왔다. 개인 고객과 기업 고객(금융기관)의 비재무적 데이터 학습을 통해 AI 신용평가 체계를 강화할 필요가 있다는 것이다.



이근주 한국핀테크산업협회장이 핀산협과 한국평가데이터(KODATA)가 3일 서울 여의도 한국경제인협회 콘퍼런스센터에서 공동 개최한 'AI를 활용한 신용평가' 포럼에서 개회사를 하고 있다. 핀산협



정유신 AI디지털금융포럼 의장은 한국핀테크산업협회와 한국평가데이터(KODATA)가 3일 서백만원주식투자
울 여의도 한국경제인협회 콘퍼런스센터에서 공동 개최한 'AI를 활용한 신용평가' 포럼에서 이같이 말했다.

정 의장은 국내 대안신용평가 시장에는 개인정보 및 프라이버시 침해 우려, 설명 가능성 부족, 데이터 편향, 법·제도 미비 등 문제점이 발생하고 있다고 지적했다. 그러면서 대안신용평가 전용 가이드라인을 조속히 마련해야알에프세미 주식
한다고 주장했다.
신용평가시장은 크게 개인신용평가와 기업신용평가로 나뉜다. 한국의 경우 기업평가 시장의 발전 수준이 낮다고 설명했다.
정 의장은 미국 핀테크(금융기술) 기업 업스타트 사례를 전했다. 업스타트는 대학생 고객의 향후 성장 가능성 등 비재무적 무형자산을 평가하는 AI 체계를 갖췄다. 이 회사는 미국인 20%(바다이야기사이트
약 7000만명)의 신용정보를 확보했다.
업스타트는 전통적인 신용평가 모델로는 평가하기 어려운 비재무적 요소를 파악하는 AI 평가 시스템을 도입해 대출 승인율을 대폭 올렸다. 흑인 대출 승인율은 35%, 히스패닉 승인율은 46%, 25세 이하 청년층 승인율은 32%, 연소득 5만달러(약 6800만원) 미만 계층 승인율은 13% 상승했다.
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정 의장은 "기업 기술, 무형자산 등 비재무적 요소도 (한국) 대안신용평가 시장의 사업 아이템으로 도입할 수 있을 것"이라고 조언했다.
김영도 한국금융연구원 선임연구원은 한국 신용평가 시장이 AI 기반 신용평가 시장에서 알고리즘 편향에 따른 공정성 문제, 복잡한 AI 모델의 불투명성, 평가지표의 한계 등을 해결해야 한다고변액
짚었다.
김 선임연구원은 "AI 특성에 맞는 유연한 규제 체계와 기술 표준화, 정보 비대칭 해소 방안을 함께 마련해야 한다"며 "기업 내 AI 거버넌스를 구축해 AI의 잠재적 위험을 관리해야 한다"고 말했다.
PFCT, 고위드, 크레파스솔루션, 한국평가데이터 등 기업이 AI를 활용한 신용평가 및 대안정보 서비스 사례를 발표하기도 했다.
PFCT는 시중 오픈소스를 통해 다양한 알고리즘을 확보해 최적의 조합을 찾는 방식으로 호주, 인도네시아 시장에 진출했다고 설명했다.
이수환 PFCT 대표는 "이쿼팩스, 일리언 등 해외 고객사에 AI 최적 알고리즘 서비스를 제공해 연체율을 32%가량 줄였다"며 "기존 신용평가 모형은 우량 고객을 거절하는 오류를 종종 범했는데, AI 모형을 적용해보니 기존 모델이 (대출을) 거절한 고객을 선별해 우량 고객을 확보하고 고객사(금융기관)의 연체율을 낮추는 효과가 있었다"고 소개했다.
핀테크 업체 고위드는 제도권 금융기관의 전통적인 심사 방식으로는 자금을 원활히 공급받기 어려운 소기업의 대출을 도와주는 회사다. 현재 신한카드, 롯데카드, BC카드 등 3개 카드사와 제휴 중이다.
위정환 고위드 총괄은 "카드사 대출을 받기 전 고위드 AI 신용평가를 먼저 받은 스타트업의 대출 한도가 카드사 대출을 곧장 시도한 스타트업보다 10배가량 늘어난 사례도 있다"며 "고객사(스타트업)의 잔고 증감 여부를 분석해 기초체력(펀더멘털)과 성장성을 판단하는 '용도분류 엔진'을 고도화하는 데 역량을 쏟는 중"이라고 전했다.
김상빈 크레파스솔루션 실장은 데이터를 AI로 패턴화해 개발한 '스코어(신용평가 점수)'를 적용한 대안신용평가 서비스를 발표했다. 나은정 한국평가데이터 데이터사이언스센터장은 데이터베이스(DB) 기반 부동산 정보 서비스 '리얼탑', 금융결제원과 협업해 만든 대안정보 서비스 등을 보여줬다.
문채석 기자 chaeso@asiae.co.kr