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2금융권 위협하는 P2P 신용대출…신용평가모형 고도화 박차

김경찬 기자

kkch@

기사입력 : 2021-11-26 13:41

자체 신용평가 구축…중금리 경쟁력 확대
투자 유치 통해 평가모형 고도화 나서

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[한국금융신문 김경찬 기자]
주요 온라인투자연계금융업(온투업체)들이 최근 부동산 및 주택시장의 호황에 힘입어 대출 취급을 확대하고 있다. 온투업에서 ‘티켓사이즈(투자 금액)’가 큰 부동산 담보대출이 많은 비중을 차지하고 있지만 자체 구축한 신용평가모형을 통해 신용대출 취급도 확대하며 2금융권을 위협하고 있다.

26일 온라인투자연계금융업 중앙기록관리기관에 따르면 등록된 32개 업체의 누적 대출금액은 2조1162억원으로 이중 대출잔액은 1조373억원을 기록했다. 대출잔액 중에서 부동산 담보대출잔액이 전체 68%를 차지하며 과반 이상의 비중을 보이고 있으며, 개인신용 대출잔액이 10%, 부동산PF(프로젝트파이낸싱) 9%, 어음·매출채권 담보대출잔액이 7%를 차지했다.

개인신용대출을 취급하는 온투업체 중 피플펀드가 464억원으로 가장 많은 개인신용대출 잔액을 보유하고 있으며, 렌딧 274억원, 8퍼센트 84억원, 펀다 72억원, 데일리펀딩 16억원 등을 기록했다.

피플펀드는 중·저신용 고객 정보를 반영한 최적의 중금리 신용평가시스템을 자체 개발하고 고도화해 지난 5년간 중·저신용자 고객 확보에 집중하고 있다. 중신용자 고객의 특성 파악과 리스크 관리 노하우를 축적하며 변별력과 예측력을 강화하고 있다.

또한 지난해부터 약 6개월간 한국신용정보원이 실시한 빅데이터 개방시스템(CreDB)의 맞춤형 DB 시범 서비스에 참여해 중신용자 대출 승인율이 일반 신용평가모형보다 169% 높다는 것을 입증하기도 했다.

마이데이터(본인신용정보관리업) 본허가 신청을 앞둔 피플펀드는 다양한 금융 데이터 기반의 새로운 신용평가방식을 도입해 개인의 금융정보 비교 분석 정보를 제공하고, 마이데이터 기반의 포용적 중금리 대출 상품을 제공할 계획이다.

렌딧도 개인신용평가시스템(CSS)을 자체적으로 개발했으며, 약 300여 가지 신용정보와 금융기록 등을 분석해 대출 심사하고 있다. 특히 사기정보공유 데이터와 직장정보, 상환정보 등을 종합적으로 심사하고 있다. 신용평가사에서 제공하는 사기탐색률 적중이력과 유의거래 정보를 통해 사기성 신청 징후 발견에 활용하고 있으며, 직장정보를 바탕으로는 재직 중인 직장의 휴폐업정보, 기업채무불이행상태 등을 확인하고 있다.

렌딧은 위험 고객 패턴을 분석해 새로운 리스크 요소를 발굴하고 있으며 향후 부동산 정보와 통신 정보, 소비활동 데이터 등 다양한 대안정보를 개인신용평가시스템(CSS)에 반영할 것으로 보인다. 신용평가사에서 제공하는 부동산 소유확인, 재산(건물)조회 솔루션 도입을 검토하고 있으며, 20·30대 고객을 대상으로 대안정보로 통신 정보를 활용해 심사에 활용할 계획이다.

8퍼센트는 비금융정보 신용평가 데이터를 구축해 모바일에 최적화된 중금리 개인신용대출을 취급하고 있으며, 1개 채권당 500여 개의 정보를 활용한 신용평가모형을 활용하고 있다.

디지털 플랫폼 기반의 공유경제가 확산되면서 등장한 플랫폼 노동자 ‘긱 워커(Gig worker)’에 특화된 금융 서비스(LaaS) 공급을 확대할 계획으로, 대출 신청자금에서 추출한 금융 데이터와 비금융 데이터를 융합해 중금리 대출과 대체 투자 서비스를 더욱 고도화할 계획이다.

부동산PF를 취급하는 대표 온투업체인 어니스트펀드도 AI 최고책임자(CDO)를 영입하며 신용평가 모델 구축 사업에 본격 돌입했다. 머신러닝을 활용해 AI 모델 파이프라인을 구축하고, 금융 정보를 활용한 대안신용평가 모델을 확보하며 독자적인 신용평가 모형을 구축해 경쟁력을 확보하겠다는 전략이다.

향후 금융회사가 P2P금융 상품 연계투자에 본격 나서게 되면 개인신용대출 취급이 더욱 확대될 것으로 보인다. 최근 금융당국이 여신금융기관 등 금융사의 P2P 연계투자 참여를 허용한다는 유권해석을 내렸으며, 온투법과 개별 금융업법이 상충되는 사안도 세부 논의가 이뤄질 것으로 보여지면서 금융기관들의 투자 참여가 늘어날 전망이다.

김경찬 기자 kkch@fntimes.com

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