[앵커]
금융 거래 이력이 부족하다는 이유로 대출 문턱조차 넘지 못했던 분들이 많을텐데요.
인공지능(AI)이 이에 대한 새로운 해법을 제시하고 있습니다.
AI가 결합된 대안 신용평가가 다양한 비금융 데이터를 분석해 금융 사각지대를 해소하고 있는 것입니다.
이 가능성과 과제를 짚어본 포럼 현장에 유수민 기자가 다녀왔습니다.

[리포트]
경력단절여성, 플랫폼 노동자 같은 비정형 소득자 등 금융 취약계층에게 전통적 신용평가 방식을 적용하는 건 적합하지 않았습니다. 

신용카드 사용 내역이나 대출 이력 같은 정형화된 금융 정보에만 의존하다 보니, 금융 거래 기록이 없는 사람들은 평가조차 받기 어려웠던 것입니다.

이 같은 한계를 보완하기 위해 등장한 것이 비금융 데이터를 활용하는 대안 신용평가.

최근에는 AI가 결합돼, AI 모델이 다양한 데이터를 분석하며 숨은 패턴을 찾아내고, 평가 방식을 한층 정교하게 발전시키고 있습니다.

[싱크] 홍두선 / 한국평가데이터 대표이사
"AI를 활용함에 따라 정교한 개인 평가를 통해 평가 사각지대가 해소되고, 비재무 정보의 활용으로 기업 리스크를 조기에 감지하게 되었습니다. 앞으로 포용금융의 실현과 금융회사 건전성 제고에 AI 활용이 더욱 확대될 전망입니다."

이미 해외에서는 AI 기반 대안 신용평가가 본격적인 상용화 단계에 들어섰습니다. 

미국의 업스타트(Upstart)는 학력과 전공, 직업 정보에 온라인 행동 데이터까지 1000개가 넘는 데이터를 딥러닝으로 분석해 개인별 신용 잠재력을 평가하고 있습니다. 

승인율만 27% 높아진 반면 부실률은 같은 수준을 유지했습니다.

은행 접근이 어려운 신흥국에서는 활용 폭이 더 넓어지고 있습니다.

인도네시아의 아마르타(Amartha)는 농촌 여성 소상공인을 대상으로 휴대폰 사용 패턴과 SNS 활동을 분석해 신용등급을 산출합니다.

인구의 약 70%가 은행 계좌와 신용기록이 없는 베트남의 트러스팅 소셜(Trusting Social)은 통신사 데이터를 기반으로 신용을 평가해 금융 진입 문턱을 낮췄습니다.

국내에서도 인터넷전문은행, 핀테크 기업 등 다양한 금융사들이 AI 기반 신용평가 모델을 빠르게 확산시키고 있습니다.

이들은 앱 사용 기록과 통신 데이터 등 비금융 데이터를 활용해, 기존 신용등급이 낮거나 이력이 없는 고객도 대출 문을 두드릴 수 있도록 돕고 있습니다.

전문가들은 이러한 변화가 금융 포용성을 크게 넓히는 동시에, 개인정보 보호와 데이터 편향, 설명 책임 같은 과제를 함께 풀어야 한다고 강조합니다.

AI가 대출 심사의 정확도를 높이는 만큼, 공정성과 책임을 어떻게 지킬지가 금융산업의 새로운 과제로 떠오르고 있습니다.

팍스경제TV 유수민입니다.