뱅크샐러드, 소비 데이터 기반 대안신용평가모델 개발 추진

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Dan Blystone

18시간 전

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

마이데이터를 활용한 비금융 정보 기반 신용평가가 금융권의 새 변수로 떠오르는 가운데, 뱅크샐러드가 소비행태와 개인신용위험의 상관관계를 분석한 연구 결과를 공개했다. 이 연구는 금융 거래 이력이 부족한 씬파일러까지 평가 범위를 넓히는 데 초점을 맞추고 있으며, 회사는 이를 바탕으로 금융권 적용을 추진하고 있다.

하이라이트

뱅크샐러드와 서강대학교가 20만 건의 카드 데이터 분석을 통해 소비행태와 신용위험 간 상관관계를 발표했다.
뱅크샐러드는 어니스트AI, KCB와 협력해 K-S 통계량 60%의 대안신용평가모델 '뱅크샐러드 스코어'를 개발 중이며 금융권 적용을 추진하고 있다.
이번 모델은 씬파일러 등 기존 시스템에서 소외된 계층 포괄이 가능해 신용평가 정교화와 저변 확대 효과가 기대된다.

소비 패턴 분석과 모델 개발

서울경제신문에 따르면 뱅크샐러드는 서강대학교와 함께 마이데이터를 활용해 소비행태와 개인신용위험 간 상관관계를 분석한 연구 결과를 발표했다. 약 20만 건의 카드 결제 데이터를 분석한 결과, 의료·건강 관련 지출이 꾸준한 이용자는 부도 가능성이 낮고 통신비와 편의점·카페 소비 비중이 높은 경우에는 부도 위험이 높아지는 경향이 확인됐다.

회사는 이 연구를 토대로 어니스트AI, KCB와 함께 대안신용평가모델인 '뱅크샐러드 스코어'를 개발하고 있다. 해당 모델의 K-S, 콜모고로프-스미르노프 통계량은 60%를 기록했으며, 금융권 현장 적용을 추진하는 단계다.

금융권 적용과 산업 파급효과

이번 모델은 전통적인 금융거래 정보만으로는 평가가 어려운 씬파일러까지 포괄할 수 있도록 설계됐다. 이에 따라 기존 신용평가 체계에서 소외되기 쉬웠던 금융소비자에 대한 평가 정교화 가능성이 커지고 있다.

핀테크와 신용평가업계에서는 소비 데이터 같은 대안정보를 활용한 모델이 심사 정확도를 높이고 고객 저변을 넓히는 수단이 될 수 있다고 본다. 다만 실제 금융권 도입 과정에서는 데이터 품질과 설명 가능성, 규제 적합성 검증이 함께 요구될 것으로 보인다.

저희가 이전에 전한 마이데이터 기반 소비행태 분석에서는 뱅크샐러드와 서강대 연구를 바탕으로 소비 패턴과 개인 신용위험의 상관관계를 짚었습니다. 당시 의료·건강 지출 비중이 높을수록 부도 위험이 낮아지고, 통신비·편의점·카페 지출 비중이 높을수록 위험이 커질 수 있다는 결과와 함께, 어니스트AI·KCB와 추진 중인 대안 신용평가모델 ‘뱅크샐러드 스코어’의 금융권 상용화 계획을 다뤘습니다.

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