[변곡점 맞은 P2P③] 렌딧, 최대 250개 빅데이터로 중금리 대출 확대

[한국금융신문 전하경 기자] [편집자주: P2P금융이 실질적으로 태동한지 3년을 맞았다. 그동안 P2P금융협회 출범, P2P가이드라인 시행, 금융위 의무 등록와 함께 3개의 P2P금융 입법안이 나온 상태다. 그 과정에서 P2P금융 누적대출액 규모는 2조를 돌파하는 성과를 얻었다. 가이드라인 시행 이후 부동산PF 쏠림 현상이 심화되고 연체율, 부실률은 증가했다. 학력위조 등의 사건으로 신뢰에 타격을 입기도 했다. 현 시점에서 P2P업체들의 현황을 파악해본다.

"기존 금융권에서는 11가지 데이터를 가지고 차주의 신용등급을 평가하고 연체 경험 등 과거의 기록을 통계적으로 분석합니다. 렌딧은 머신러닝 기법으로 최대 250까지 빅데이터로 다양한 고객에게 대출서비스를 제공하고자 합니다."

김성준 렌딧 대표는 본지와의 인터뷰에서 렌딧이 중금리 대출이 가능한 이유를 이같이 밝혔다. 김 대표는 기존 금융사가 선형적인 분석이라면, 렌딧은 머신러닝 기법으로 곡선형으로 고객군을 분석해 금융 서비스를 받을 수 있는 다양한 잠재 고객군을 확보한다고 설명했다.
김성준 대표는 "기존 금융사에서는 최근 3개월 간 신용카드 보유 개수와 같이 그 당시 고객의 상태만을 분석해 대출을 진행한다"며 "렌딧은 1년간 카드 보유 개수의 변화 등 더 넓은 시기의 고객 변화군을 분석한다"고 말했다.

설립 3주년을 맞은 렌딧은 지금까지 9032건의 대출을 실행했다. 렌딧은 렌딧을 통해 대환대출을 고객들은 이자비용을 59억원 절감했다고 설명했다.

김성준 대표가 심사평가모델 고도화를 우선시하는 이유다. 그는 한국에서는 금리 산정 체계가 불완전하다는 점에서 P2P금융이 활성화될 수 있다고 진단한다.

김성준 대표는 "기존 2금융권에서 적정 금리를 받지 못하고 고금리를 받는 사람들이 많다"며 "빅데이터를 통해 적정 금리를 찾아줄 수 있다"고 말했다.

렌딧은 대출 전 과정 자동화에도 총력을 기울이고 있다. 자동화는 머신러닝 기법을 통해 데이터가 축적되고 학습하면 사람보다 더 정확한 심사가 가능하다.

김성준 대표는 "머신러닝 장점은 정보가 쌓일수록 정확도가 높아지고 실수를 줄이게 된다"며 "자동화가 운용효율도 높여준다"고 말했다.

P2P금융은 현재 법이 부재하고 있다. 현재 3개 P2P금융 관련 법안이 국회에 상정돼있다. 김 대표는 법제화에서 중요한건 P2P금융을 중개기능으로 보지 않는 것이라고 지적했다.

김성준 대표는 "P2P금융업체는 투자자를 모으는 플랫폼 사업이라는 점에서 중개 기능도 있지만 차주를 심사하는 여신 기능도 함께 있다"며 "이런 특성에서 자기자본대출도 허용될 수 있어야 한다"고 말했다.

김 대표는 향후 2년 내에 전 대출 자동화 이루겠다고 밝혔다.
김성준 대표는 "심사평가모델을 고도화하고 대출 전과정을 자동화하는 과정을 2년 내에 이루겠다"고 말했다.

전하경 기자 ceciplus7@fntimes.com