솔리드웨어, 저축은행에 머신러닝 기술 적용한다

금융권 신용평가 부문 확산 주목

머신러닝 기반 빅데이터 분석 업체 솔리드웨어(공동대표 엄수원,올리비에듀센)는 국내 모 저축은행에서 머신러닝 기반 빅데이터 분석 솔루션 구축 작업에 돌입했다고 22일 발표했다.

솔리드웨어가 프로젝트를 진행하는 회사는 자산 규모 약 7천억원대의 저축은행으로 솔리드웨어는 지난 3개월 여 간 파일럿 프로젝트를 진행해왔다. 이 과정에서 주특기인 머신러닝 기반 빅데이터 분석 기술을 적용한 결과 해당 저축은행 부도율을 약 3%p 감소시킬 수 있는 가능성을 실 데이터로 입증했다고 설명했다. 고객사의 요청으로 구체적인 이름을 밝힐 수는 없지만 금융권 신용평가에서 머신러닝 기술이 적용된 것은 대단히 의미있는 사례라고 덧붙였다.

머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 사람처럼 어떤 대상 혹은 상황을 이해할 수 있게 하는 기술이다. 데이터 양이 급증하고 그걸 처리할 수 있는 하드웨어 기술이 저렴해지면서 머신러닝도 대중화를 향해 치닫는 양상이다. 응용 분야도 확대되는 추세다.

솔리드웨어에 따르면 일반적으로 저축은행 업계에서는 부도율 1%p를 낮추면 수십억원에 달하는 ‘부실 상각액’을 감소시킬 수 있다. 재무적 건전성을 높일 수 있는 가능성은 물론, 최적화된 한도 전략을 통해 해당 저축은행 고객들에게 추가적인 혜택을 제공할 수 있을 것이란게 솔리드웨어 설명이다.

솔리드웨어 솔루션

솔리드웨어는 자사 '솔리드 스튜디오' 솔루션을 적용해 기존 저축은행 내부에서 한도 전략 수행을 위해 실시하던 분석을 알고리즘 기반으로 최적화 및 자동화하면 운영 효율성 제고에도 기여할 것으로 기대했다.

솔리드웨어 엄수원 대표는 "정교한 알고리즘을 구축한 것이 파일럿 프로젝트를 성공적으로 수행하는 데 발판이 됐다”며 “이를 토대로 본 솔루션 구축 작업도 성공적으로 마무리해서 국내 빅데이터 분석 선도기업으로서의 입지를 더욱 확고하게 다질 것"이라고 말했다.