머신러닝(기계학습·machine learning) 기술은 인공지능(AI)에 기반해 대량의 정보를 분석하는 기술이다. 이를 CSS에 접목하면 고객 신용등급과 관련한 다양한 정보를 세밀하게 심사할 수 있어 최근 금융권 내 도입이 활발히 추진되고 있다.
JT친애저축은행은 그동안 급변하는 시장 환경 변화에 발맞춰 리스크 관리 능력을 강화하고자 ‘머신러닝 기반 CSS고도화 전담 태스크포스(TF)’를 꾸려 신용평가사인 코리아크레딧뷰로(KCB)와 6개월 간 자체 시스템 개발을 진행해 왔다.
이번에 도입되는 CSS 모형은 KCB가 최근 서울대와 산학협동으로 개발해 특허를 획득한 ‘금융권 특화 머신러닝 모형’이다. 이 모델을 도입한 건 저축은행 업계 중 처음이다.
JT친애저축은행은 이번 CSS 개편으로 여신 건전성이 강화되고 고객에게 합리적인 대출 심사 서비스를 제공할 것으로 보고 있다.
윤병묵 JT친애저축은행 대표는 “이번에 도입된 CSS 시스템을 주기적으로 모니터링하고 업데이트해 추후 적용 상품 군을 확대해 나갈 계획”이라며 “저축은행은 중·저신용자에 해당하는 서민 고객이 제도권 금융 서비스를 이용할 수 있는 최후의 안전망인 만큼 최신 기술의 선제적 도입을 통해 서비스의 질을 높여나갈 것”이라고 말했다.
유선희 기자 ysh@fntimes.com



















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