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온투업계 ‘빅3’, 금리 상승 맞춰 사업 확대

김경찬 기자

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기사입력 : 2022-02-01 00:00 최종수정 : 2022-02-01 20:07

‘1.5금융’ 중저신용자 타깃 신용대출 강화
8퍼센트·피플펀드·렌딧 신사업개발 박차

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온투업계 ‘빅3’, 금리 상승 맞춰 사업 확대
[한국금융신문 김경찬 기자] 지난해 6월 온라인투자연계금융업(온투업)에 총 3개사가 처음으로 등록된 이후 지난달까지 총 41개사가 온투업에 등록됐다.

금융당국의 온투업 등록 심사가 계속 진행되면서 온투업체는 더욱 늘어날 것으로 보이나 아직 영업도 제대로 개시하지 못한 업체도 등장하는 등 온투업의 ‘옥석가리기’가 본격화될 것이라는 분석도 나온다.

최근 부동산과 주택시장의 호황에 맞물려 부동산 담보대출 취급을 중심으로 온투업이 성장해왔지만 금융당국의 가계대출 총량규제와 중금리대출 확대에 따라 올해는 신용대출 취급이 더욱 확대될 것으로 전망되고 있다.

기존 온투업체들이 주요 핀테크 플랫폼과의 연계 대출을 통해 신규 고객을 확대했다면 자체 플랫폼을 고도화해 신규 투자자를 확보하고 있으며, 투자 유치를 통한 신규 서비스 확장을 추진하고 있다.

상반기부터 신용대출 취급 본격 확대
온투업체들은 제1금융권의 시중은행과 제2금융권의 저축은행 사이 ‘1.5금융’을 표방하며 중·저신용자를 대상으로 개인신용대출을 취급하고 있다. 정부가 올해 중금리대출 공급 규모를 35조원으로 늘리면서 인터넷전문은행과 함께 중금리대출 공급을 본격 확대해나갈 계획이다.

온투법이 본격 시행된 이후 개인신용대출 대비 ‘티켓사이즈(투자 금액)’ 규모가 큰 부동산 담보대출이 전체 70% 이상을 차지하고 있다.

올해 상반기 이후에는 신용평가모형 고도화를 통한 개인신용대출 취급이 확대되면서 제1금융권과 제2금융권 사이에서 대안 금융으로서의 영향력이 더욱 커질 전망이다.

온투업 중앙기록관리기관에 따르면 지난해말 기준 누적 대출금액은 2조5039억원으로 6개월 만에 8배 넘게 증가했으며, 대출잔액은 1조1151억원을 기록하며 약 5배 가까이 늘었다.

이중 개인신용대출 잔액이 1081억원을 기록했지만 잔액 비중은 지난해 6월말 기준 35%에서 지난해말 10%로 대폭 줄었다.

대부분의 온투업체들은 ‘티켓사이즈’가 큰 부동산 담보대출 취급을 확대하며 안정적인 수익을 내고 있다. 공시 기준 부동산 담보대출의 모집금액 규모는 40억원부터 취급되고 있지만 개인신용대출의 모집금액은 5억원부터 취급되는 등 규모에서 큰 차이를 보이면서 부동산 담보대출을 취급하는 온투업체들이 대출잔액 기준으로 상위권에 대거 포진해 있다.

개인신용대출을 취급하는 온투업체는 중앙기록관리기관에 등록된 온투업체 전체 33개사 중 10개사 뿐이다. 온투업체가 개인신용대출을 취급하기 위해서는 자체 신용평가모형 구축이 필요해 일부 온투업체에서만 개인신용대출을 취급하고 있는 상황이다.

온투업 1호 등록 업체인 8퍼센트와 렌딧, 피플펀드 모두 자체 신용평가모형을 기반으로 개인신용대출을 취급하고 있는 온투업체로, 이들의 평균 대출 금리는 5%다.

저축은행보다 낮은 금리로 중금리대출이 취급되고 있으며 인터넷뱅크보다는 낮은 신용점수의 차주에게도 대출이 제공되고 있다.

8퍼센트는 신용점수 535점 이상 차주를 대상으로 최대 5000만원까지 금리 6.99~15.49%를 취급하고 있으며 렌딧은 자체 신용평가모형을 통해 금리 4.5~19.9%를 취급하고 있다.

특히 피플펀드는 신용점수 710점 이상 차주를 대상으로 최대 5000만원까지 금리 3.5~18.0%를 취급하고 있는 가운데 지난달까지 전체 개인신용대출 중에서 82.41%가 신용점수 890점 이하 중·저신용자인 것으로 나타났다.

8퍼센트의 누적 연계대출액은 지난해말 기준 3987억원으로 이중 개인신용대출액은 2453억원을 기록했으며, 잔액은 61억원을 기록했다.

렌딧은 누적 연계대출액 2616억원 중 개인신용대출이 2604억원을 기록했으며, 총잔액 모두 개인신용대출로 289억원을 기록했다. 피플펀드의 누적 연계대출액은 1조2122억원으로 이중 개인신용대출이 2015억원을 기록했으며, 잔액은 총 1702억원 중에서 485억원을 기록했다.

신용평가모형 고도화 집중…사업 확장 목표도 내세워
8퍼센트와 렌딧, 피플펀드, 윙크스톤 등은 신용평가모델을 올해도 지속적으로 고도화하며 중금리대출 활성화에 나설 계획이다.

기존 중·저신용자를 비롯해 소상공인, 중소기업 등 신파일러에 대한 맞춤형 중금리대출 서비스로 포용 금융에 적극 나서겠다는 계획이다.

8퍼센트는 차주에 대한 머신러닝 알고리즘과 CB정보, GRAS 룰 등 데이터를 활용해 전문 심사역이 내부등급을 산정하고 있다.

비금융과 금융 데이터를 융합해 모바일에 최적화된 중금리 개인신용대출을 취급하고 있으며, 1개 채권당 500여 개의 정보를 활용한 신용평가모형을 활용하고 있다.

8퍼센트는 고금리를 중금리로 전환하는 대환대출 상품을 집중 공급해 연간 1000억원 이상의 가계 부채 절감을 목표로 삼고 있으며 디지털 플랫폼 기반 공유경제 확산으로 등장한 플랫폼 노동자 ‘긱 워커(Gig worker)’에 특화된 금융 서비스(LaaS) 공급을 확장할 계획이다.

또한 현금 흐름 증가에 주목해 기존 금융과 차별화된 대출 상품으로 육성하며 중금리대출과 대체 투자 서비스를 고도화해 나가겠다는 계획이다.

렌딧은 자체 신용평가시스템 ‘렌딧 신용평가모형’을 개발했으며, 대출 신청자마다 약 300여 가지의 신용정보와 금융기록 등을 분석해 심사하고 있다. 사기정보공유 데이터와 직장정보, 상환정보 등도 대출 심사에 활용하고 있으며, 지속적으로 위험 고객 패턴을 분석해 새로운 리스크 요소를 발굴하고 있다.

렌딧은 향후 부동산 정보와 통신 정보, 소비활동 데이터 등의 대안정보를 신용평가에 반영할 계획이며, 다양한 빅데이터 분석을 시도해 신용평가모형을 지속적으로 고도화하는 등 정교한 신용평가를 통해 차주들에게 적정 금리의 혜택을 제공해나갈 계획이다.

피플펀드는 중·저신용 고객 정보를 반영한 최적의 중금리 신용평가시스템을 자체 개발해 고도화하고 있으며, 자체 개발한 이후 4차례 고도화 과정을 거쳤다.

피플펀드는 기존 금융 데이터와 웹 행동 분석, 음성 분석 등 자체 생산 데이터를 활용해 중신용자 고객의 특성 파악과 리스크 관리 노하우를 축적하며 변별력과 예측력을 강화하고 있다.

온투업계는 2022년을 ‘퀀텀점프의 해’로 바라보고 있다.

온투업체들은 지난해 투자 유치에 성공하고 기관투자에도 적극 나서면서 신용평가모형과 플랫폼 고도화를 추진하고 기술 인력 채용과 금융서비스 개발 등에 나서며 사업 다각화에 본격 나설 계획이다.

렌딧은 지난해 7월 H&Q Korea로부터 504억원 규모의 투자를 유치했으며, 8퍼센트는 실리콘밸리 투자사 BRV캐피탈매니지먼트를 비롯한 복수의 기관으로부터 453억원 규모의 투자 유치에 성공했다. 윙크스톤은 20억원 규모의 시리즈A 투자를 유치했으며, 피플펀드는 759억원 규모의 시리즈C 투자 유치에 성공했다.

8퍼센트는 ‘긱워커’에 특화된 금융 서비스 개발에 속도를 내고 있으며, 특히 올해 신규 사업 확장을 추진하고 있다.

기존 부동산PF를 취급하는 대표 온투업체인 어니스트펀드는 신용평가 모델 구축에 본격 나서며 개인신용대출로 확장할 계획이다.

어니스트펀드는 머신러닝을 활용한 AI 모델 파이프라인을 구축하고, 마이데이터와 같은 비금융 정보를 활용한 대안신용평가 모델도 확보해 나갈 계획이다.

총 1000억원 규모의 투자 유치에 성공한 피플펀드는 마이데이터(본인신용정보관리업) 기반의 포용적 중금리 대출 상품을 제안하고, 개인의 위험 관리와 건전한 금융 활동을 지원할 예정이다.

또한 개인의 금융정보 비교 분석 정보를 제공하고, 소비자 중심 마이데이터 생태계 활성화 등에 나설 계획이다. 피플펀드는 마이데이터 본인가 신청을 마쳤으며, 상반기 중으로 취득하겠다는 목표다.

다만 온투법 시행으로 금융기관이 온투업 상품에 직접 연계 투자할 수 있는 여건이 마련됐지만 기관투자가 여신으로 간주되면서 온투법과 금융업법이 충돌될 수 있다는 지적이 제기됐다. 이후 유권해석이 이뤄졌지만 보다 세부적인 논의를 통한 법률적 해석 구체화가 필요한 상황이다.

금융당국의 명확한 가이드라인이 마련되면 온투업체들의 신규 투자 유치와 서비스·사업 확장에 속도가 붙을 것으로 보인다.

김경찬 기자 kkch@fntimes.com

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