마이데이터를 활용한 대안신용평가 고도화가 금융권의 씬파일러 평가 수요와 맞물리며 주목받고 있다. 뱅크샐러드는 카드 소비 데이터를 바탕으로 개인의 신용위험을 예측하는 모델을 개발하고 금융권 적용을 추진하고 있다.
하이라이트
- 뱅크샐러드는 서강대학교와 약 20만건의 카드 결제 데이터를 분석해 소비행태와 개인신용위험 상관관계를 규명했다.
- 뱅크샐러드는 어니스트AI, KCB와 함께 통계량 60%의 대안신용평가모델 '뱅크샐러드 스코어'를 개발해 씬파일러 평가도 가능하도록 설계했다.
- 소비 데이터 기반 신용평가 모델이 금융권 적용을 추진하면서, 여신 심사 및 고객 발굴 효율 향상과 업계 제휴 확대가 주목된다.
소비 패턴 분석과 모델 개발
서울경제신문에 따르면 뱅크샐러드는 서강대학교와 함께 마이데이터를 활용해 소비행태와 개인신용위험 간 상관관계를 분석한 연구 결과를 발표했다. 약 20만건의 카드 결제 데이터를 분석한 결과, 의료·건강 관련 지출이 꾸준한 이용자는 부도 가능성이 낮고 통신비와 편의점·카페 소비 비중이 높은 경우 부도 위험이 높아지는 경향이 확인됐다.회사는 이 연구를 토대로 어니스트AI, KCB와 함께 대안신용평가모델 '뱅크샐러드 스코어'를 개발하고 있다. 해당 모델의 K-S, 콜모고로프-스미르노프, 통계량은 60%를 기록했으며 금융 거래 이력이 부족한 씬파일러까지 평가할 수 있도록 설계됐다.
금융권 적용과 업계 파급효과
이번 모델은 전통적 신용평가가 포착하기 어려운 소비 데이터를 반영해 평가 사각지대를 줄이려는 시도라는 점에서 의미가 있다. 특히 금융 이력이 짧은 고객군에 대한 정교한 위험 판별 수요가 커지는 가운데, 대안 데이터 기반 평가모델은 여신 심사와 고객 발굴 효율을 높일 가능성이 있다.핀테크와 신용평가 업계에서는 마이데이터를 활용한 분석 역량이 서비스 경쟁력으로 이어질 수 있다. 뱅크샐러드가 금융권 적용을 추진하면서, 소비 데이터 기반 신용평가 모델의 실제 활용 범위와 제휴 확대 여부가 주목된다.
저희가 이전에 전한 마이데이터 기반 소비행태 분석에서는 뱅크샐러드가 서강대 연구를 통해 소비 패턴과 개인 신용위험의 상관관계를 실증적으로 제시했습니다. 의료·건강 지출 비중이 높을수록 부도 위험이 낮아지고, 통신비·편의점·카페 등 지출 비중이 높을수록 위험이 커질 수 있다는 결과와 함께 어니스트AI·KCB와 ‘뱅크샐러드 스코어’ 상용화 및 금융권 확대 계획도 다뤘습니다.
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