(조세금융신문=김사선 기자) KB캐피탈(대표이사 박지우)은 지난 4일, 머신러닝(Machine Learning)을 활용한 신개념 신청평점모형 개발을 완료하고, 국내 금융업계 최초로 주요상품에 전면적으로 도입하였다고 밝혔다.

막대한 양의 빅데이터를 분석해 미래를 예측하는 머신러닝 기술은 인공지능의 한 분야로 빅데이터의 핵심기술이다. KB캐피탈에서는 이처럼 머신러닝 기법을 활용해 신청평점모형을 개발하고 금융업계 최초로 주요 상품에 전면적으로 도입함으로써, 최근 론칭한 KB차차차에 이어 또 한번 업계를 선도할 수 있는 경쟁력을 구축했다는 것이 업계 관계자들의 평가이다.

KB캐피탈은 빅데이터를 기반으로 미래를 예측하는 머신러닝(Machine Learning) 기술 도입으로 다양한 정보들의 상관관계를 신청평점에 활용할 수 있게 됨으로써 기존방식의 신청평점에서 성능이 상대적으로 떨어졌던 소규모기업고객(SOHO), 신용정보 부족고객(Thin File), 저신용 고객(Sub-Prime)들에 대한 정교화된 승인 및 한도 전략을 수립할 수 있게 됨에따라 향후 영업확대와 더불어 승인률뿐만 아니라 건전성 개선에도 큰 효과가 있을 것으로 보고 있다.

신청평점은 대출을 신청한 고객의 신용을 평가하기 위한 모형으로 대출 승인 여부나 금리, 한도 등의 의사결정에 기본으로 활용되기 때문에, 금융기관의 신청평점 성능이 우수할 경우 연체가 예상되는 고객을 잘 예측하게 되어 손실금액을 축소할 수 있는 장점이 있을 뿐만 아니라, 고객들도 자신의 신용도에 적합한 대출 한도나 금리를 제공받을 수 있어 금융기관에서는 신청평점의 성능 향상을 위해 다양한 노력을 기울이고 있다.

KB캐피탈은 이러한 신청평점의 성능을 향상시키기 위해 지난 3월부터 5개월 동안 NICE평가정보(대표이사 심의영), 한국스코어링(대표이사 박영석), 핀테크 업체인 솔리드웨어(공동대표이사 엄수원, 올리비에듀셴)와 기존방식 신청평점을 기반으로 하여 안정성을 확보하고, 머신러닝 평점을 활용하여 성능을 획기적으로 향상시키는 신개념 신청평점모형 개발을 진행하였다.

KB캐피탈 박지우 대표이사는 “캐피탈 업권은 그 동안 타업권에 비해 신용정보 등이 부족하여 신청평점의 성능이 많이 떨어졌던 것이 사실이다. 그러나, KB캐피탈은 이러한 약점을 기회로 활용하여 금융기관 최초로 머신러닝 기술을 전면 도입하고, 이에 따라 손실비용 축소와 함께 고객 만족도 향상을 통해 상품 경쟁력 향상도 기대할 수 있게 되었다. 향후에도 지속적으로 핀테크 기술을 적극 활용하여 급변하는 금융환경을 주도할 수 있는 회사가 되도록 노력하겠다.”고 말했다.

[조세금융신문(tfmedia.co.kr), 무단전재 및 재배포 금지]