뱅크샐러드, 소비 데이터 기반 대안신용평가모델 개발 추진

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Parshwa Turakhiya

21시간 전

뱅크샐러드, 소비 데이터 기반 대안신용평가모델 개발 추진 — 소비 데이터로 신용평가

마이데이터를 활용한 소비행태 분석이 금융권의 신용평가 정밀도를 높이는 새 변수로 부상하고 있다. 뱅크샐러드는 서강대학교와의 연구 성과를 바탕으로 금융 거래 이력이 부족한 씬파일러까지 평가할 수 있는 대안신용평가모델의 적용 확대를 추진한다.

하이라이트

뱅크샐러드는 서강대 연구팀과 약 20만건의 카드 결제 데이터 분석을 통해 소비행태와 개인 신용위험 간 실질적 상관관계를 확인했다.
의료·건강비의 규칙적 지출이 낮은 부도 위험과 연관된 반면, 통신·편의점·카페 등 소비 비중이 높으면 부도 위험이 커지는 것으로 나타났다.
뱅크샐러드는 어니스트AI, KCB와 함께 최신 머신러닝 기반의 대안신용평가모델 ‘뱅크샐러드 스코어’(K-S 통계량 60%)를 금융권 적용 추진 중이다.

연구 결과와 모델 개발 방향

서울경제신문 보도에 따르면, 뱅크샐러드는 14일 서강대학교 남주하 명예교수 연구팀과 함께 ‘소비행태와 개인신용위험: 마이데이터 기반’ 논문을 발표했다고 밝혔다. 이번 연구는 실제 카드 결제 데이터를 활용해 소비 습관과 개인 신용위험의 연관성을 실증적으로 분석한 사례로, 약 20만건의 카드 결제 데이터와 자체 소비 카테고리 분류 체계가 활용됐다.

분석 결과 의료·건강 관련 지출이 꾸준한 이용자는 부도 가능성이 상대적으로 낮은 것으로 나타난다. 연구진은 규칙적인 건강 관리가 질병으로 인한 경제활동 중단 가능성을 줄이고, 예상치 못한 의료비 부담에 따른 재무적 유동성 부담을 완화하는 데 영향을 미친 것으로 해석한다.

반대로 통신비와 편의점, 카페·간식 등에 대한 소비 비중이 높은 경우에는 부도 위험이 높아지는 경향이 확인된다. 특히 단순한 소비 금액 규모보다 기존과 다른 새로운 소비가 발생하거나 평소와 다른 지출 패턴이 나타나는지가 신용위험 예측에서 더 중요한 변수로 분석된다.

뱅크샐러드는 이 연구 결과를 바탕으로 어니스트AI, KCB와 함께 대안신용평가모델인 ‘뱅크샐러드 스코어’를 개발해 금융권 적용을 추진하고 있다. 이 모델은 소비 데이터뿐 아니라 금융자산별 현금흐름, 플랫폼 이용 행태, 디바이스 기반 생체 데이터, 건강검진 수검 주기 등 건강 관련 행동 정보까지 반영해 예측 성능을 높이도록 설계된다.

또 최신 머신러닝 SOTA 알고리즘을 적용해 우량 차주와 고위험 차주를 보다 정교하게 구분하도록 했다. 모델 성능을 나타내는 K-S 통계량은 60%를 기록했으며, 이는 일반적으로 우수한 수준으로 평가되는 구간에 해당한다.

금융권 적용 확대와 포용금융 효과

뱅크샐러드는 통신·교통·온라인쇼핑·여행 등 28개 소비 카테고리와 119개 세부 소비 항목으로 구성된 자체 분류 체계를 자산관리 서비스에 적용해 왔다. 앞으로는 이를 학술 연구와 신용평가모델 개발에도 적극 활용하며 소비 데이터의 활용 범위를 넓혀간다는 계획이다.

이 같은 접근은 전통적 금융 거래 정보가 부족한 씬파일러의 평가 공백을 줄이는 데 초점이 맞춰진다. 금융사 입장에서는 신용평가 정확도를 높일 수 있고, 금융 소외계층에는 대출과 금융 서비스 접근성을 넓히는 효과가 기대된다.

뱅크샐러드 관계자는 고도화된 AI 알고리즘 기술력이 적용된 뱅크샐러드 스코어가 실제 금융 현장에서 씬파일러의 신용 접근성을 넓히는 데 기여할 것으로 기대한다고 밝혔다. 대안 데이터와 행동 정보의 결합이 국내 신용평가 체계의 적용 범위를 확장하는 시험대로 이어질지 주목된다.

저희가 앞서 전한 신한은행의 새희망홀씨대출 대안 신용평가모형 적용 사례에서는, 기존 평가로는 대출이 어려웠던 차주에게도 자금 공급이 확대되며 제도권 금융 진입이 늘어난 점을 다뤘습니다. 3월 25일부터 7월 9일까지 새 모형 적용으로 승인 불가였을 대출 719건(68억 원)이 추가로 실행되고, 642명이 새롭게 금융권에 진입한 것으로 집계됐습니다.

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