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핀다는 국내 대출 보유자 중 3개 이상의 대출을 보유한 다중채무자가 약 500만명에 이른다는 점에 주목하고 이들의 연체율을 낮추는 데 기여하고 있다.
핀다는 금융기관별로 납입해야 하는 상환계좌와 상환 날짜가 다른 점을 페인포인트(Pain-point)로 확인하고 이를 해결할 수 있는 대출상환계좌 통합 관리 서비스를 선보였다.
또한 핀다로 대출을 받은 이력이 있는 대출 고객의 데이터를 가명화·암호화 처리해 데이터의 트렌드를 파악하고 있다. 핀다는 대안신용평가모델(ACSS)을 위한 대출 고객 트렌드 분석 모델링을 진행하고 있으며 이종산업 간 데이터 모델링을 통해 고객의 신용도 개선 작업에도 박차를 가하고 있다.
이러한 데이터 경쟁력으로 국내 신용평가사, 금융기관들과 협업을 확대하고 있다.
핀다는 올해 1분기에 KCB, 광주은행과 손잡고 씬파일러를 위한 특화 서비스를 추진하고 있으며 현대차·기아 그룹, 하나은행과 손잡고 선보인 오토 금융 상품도 고객의 운전 습관 데이터와 금융서비스 이용 데이터를 통해 신용도와의 상관관계를 다각도로 분석하는 이종산업 간 데이터 결합, 모델링 작업을 진행하고 있다.
핀다는 고객의 대출 승인율을 높이고 금융기관도 불필요한 비용 지출 없이 타깃 고객을 만날 수 있도록 최대한 많은 금융기관과 금융상품 확보 및 고객 데이터 분석을 지속 시행할 계획이다.
김경찬 기자 kkch@fntimes.com



















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