어피닛, ‘대안신용평가모델 연구’ 국제학술대회 KER서 발표

- 전통적 신용점수 모델 대비 32% 높은 성능, SMS 텍스트 데이터 활용 주효 - 최신 AI 모델 적용, 누적된 수천만 데이터로 저소득, 무신용자 포용 금융 실현

인도 K-핀테크 기업 어피닛(대표 이철원)은 인도에서의 대규모 데이터 기반 신용평가모델 연구 결과를 오는 17일 국제학술대회 KER(Korean Economic Review International Conference)에 선정, 발표한다고 12일 밝혔다. 이번 연구는 기존 신용평가가 불가능하거나 취약한 대상을 대상으로, AI 기술 기반 대안신용평가시스템(ACS)이 전통적 방식 대비 얼마나 효과적으로 신용 위험을 예측하는지 실증적으로 분석했다.

KER은 한국경제학회가 주관하며 국내외 경제학 연구 성과를 공유하는 중요한 국제학술대회, 컨퍼런스다. 최신 경제학 이론과 실증 연구가 논의되는 이번 컨퍼런스에서 밸런스히어로의 연구는 ‘불평등과 시장’이라는 주제의 세션에서 발표된다.

이번 논문은 ‘신용정보가 부족한 저소득·무신용층의 금융 접근성’이라는 주제로 노스웨스턴 대학교 소속 연구진이 밸런스히어로가 쌓아온 수천만 명 고객 금융 이력 데이터를 기반으로 연구를 진행했다. 밸런스히어로는 기존 전통적 금융기관에 존재하지 않는 이용자의 스마트폰 내 문자메시지(SMS) 결제 내역, 설치 앱, GPS 정보, 설문조사 등 비전통적 데이터를 폭넓게 수집·분석해 금융 데이터화한다.

연구 결과, 어피닛의 ACS의 예측 성능은 전통적 신용점수 모델 대비 AUROC 기준 32.7% 높았다. 또, SMS에 포함된 금융 거래 내역 및 상환 관련 정보가 신용위험을 평가하는 데 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. ACS 정밀도-재현율 곡선, Gini 계수 등 다른 지표에서도 대안신용평가의 우월성이 확인됐다.

특히 대안 데이터 중 문자메시지 기반 거래 정보가 단일 데이터 소스 중 가장 높은 예측력을 보였다. 신용조회가 어렵거나 정보가 부족한 계층도 텍스트 데이터만으로 금융 상품 승인이 가능해졌다. 또한, AI가 학습한 주요 예측 변수(특성)들은 문자 내 ‘연체’, ‘스팸’ 등과 같은 특정 키워드 출현 빈도, 최근 금융활동 일시, 교육 수준 등이 포함됐다.

신용평가시스템 전환이 가져오는 수혜 계층도 분석했다. 대안 신용평가로 전환하며 고소득, 고학력, 높은 계좌 잔고를 가진 응답자들이 가장 큰 혜택을 본 것으로 분석됐다. 무신용, 저신용군의 승인율도 기존 시스템에 비해 확대돼, 대안 신용평가의 금융 포용 효과가 실증적으로 입증됐다.

어피닛 신재혁 리더는  “이번 연구는 인도와 같은 개도국에서 금융문맹층, 신용정보 미보유자에게 새로운 기회를 제공했으며, 대안 데이터와 인공지능 기술이 글로벌 금융포용성에 크게 기여할 수 있음을 보여준다”며 “향후 개인정보보호와 정보비대칭 해소 간의 균형점을 모색해 글로벌 금융 시장에 기여할 수 있는 서비스로 나아갈 것”이라고 말했다.

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[회사소개]

어피닛은 ‘모두를 위한 금융(Finance For All)’이라는 기치 아래 인도 시장에 진출한 한국 핀테크 스타트업이다. 글로벌 시장에서 창업 및 사업경험을 가진 전문가 이철원 대표가 설립한 기업으로, 2016년 앱 ‘트루밸런스’를 인도 시장에 출시하며 사업을 본격화했다. 10억 현지 인구에 특화된선불제 통신료 충전 서비스인 트루밸런스로 수천만 가입자를 확보한 후, 2019년 자체 개발한 대안신용평가시스템(ACS)를 통해 중저신용자를 대상으로 한 마이크로 크레딧 서비스를 시작하며 사세를 확장했다. 2023년부터 AI 마이크로 파이낸스 플랫폼을 통해 본격적인 금융 플랫폼으로 도약하고있다.