"설명가능한 AI 활용 대안신용평가 정밀화 노력"

사람들은 이야기합니다. 금융은 어렵다고, 정작 필요할 땐 금융서비스는 저 세계 너머에 있는 것 같다고. 맞습니다. 금융은 필요한 이들에게 늘 한 발치 떨어져있던게 사실입니다. 그렇지만 이 사각지대를 해소하기 위해 사다리를 놓는 우리나라 기업들이 있습니다. 자영업자의 고충을, 금융 이력이 부족한 이들(씬 파일러)에게 우산을 씌워주기 위해 IT 기술을 발판삼아 노력하는 사람들입니다. '금융 사다리로 우리나라 경제가 쑥(금.사.쑥)' 성장할 수 있도록 지디넷코리아가 이들을 소개합니다. [편집자주]

⑤ 신한카드 마이크레딧, ‘설명가능한 AI’ 기반 신용평가

신용평가 시장에 대안신용평가 모형들이 등장했지만, 여전히 활성화되지 못한 게 현실이다. 신한카드 윤경화 마이크레딧팀 팀장은 “아무리 대안신용평가사업의 취지가 좋더라도 타사와 똑같은 데이터를 바탕으로 비슷한 평가만 한다면 변별력이 떨어질 수 밖에 없다”고 지적한다. 신한카드 마이크레딧은 ‘설명가능한 인공지능(Explainable AI)’을 바탕으로 보다 정밀화된 신용평가 서비스를 제공하고 있다. 신한카드 윤경화 팀장과 함께 대안신용평가 활성화를 위한 활용 방안에 대해 이야기를 나누었다.

신한카드, 올해부터 MZ세대 대출 시 대안신용평가 활용

‘설명가능한 AI’ 기술은 기존에 설명 가능성이 고려되지 않고 구현된 모델에 AI 판단 기준을 설명하는 기능을 추가해 AI의 신뢰성을 높이는데 초점이 맞춰져 있다. AI가 도출한 결과에 대해 객관적 설명이 가능한 XAI 기준을 만드는 것이 핵심이다.

금융위원회는 2022년 8월 해당 기술에 대한 기준을 정립하고 신용정보법 개정안을 통해 AI 등을 활용한 자동화평가 결과에 대해 설명을 요구하고 이의를 제기할 수 있는 프로파일링 대응권을 도입했다.

신한카드 윤경화 마이크레딧팀 팀장은 “기술 영역은 상대적으로 따라잡기 쉽지만 어떻게 해야 소비자에 이로운 모델을 만드느냐는 그 다음 차원의 금융철학”이라고 말했다.

이어 “신한카드의 마이크레딧은 금융산업에 특히 중요한 ‘설명가능한 AI’을 개발해 소비자가 납득할 수 있는 신용평가를 제시하고 신용시장의 사각지대 영역을 조금씩 줄이기 위해 노력하고 있다”고 설명했다.

윤경화 팀장은 “카드사는 태생적으로 방대한 데이터를 보유하고 있기 때문에 금융권 중에서도 상대적으로 데이터를 기반 의사결정 프로세스가 보편화된 곳”이라고 말했다.

그는 “카드사가 타업권에 비해 대안신용평가 관련 경험과 전문성에서 앞서 있다고 볼 수 있다”며 “다만 이 분야에서 어떻게, 얼마나 차별성을 확보하고 사업을 성공적으로 이끌어나갈 것인가가 숙제로 남아있다”고 설명했다.

윤경화 팀장은 “신한카드도 외부에서 수급한 이종정보, 내부에서 만들어내는 다양한 데이터로 여러가지 모델을 만들어왔는데 그 과정에서 당사의 데이터가 시장에서 유통되는 다른 대안정보와 비교해 경쟁력이 있음을 수차례 확인했다”고 밝혔다.

그는 “카드소비, 채널 이용속성, 디지털 이력 등을 항목화한 행동패턴 프로파일 서비스를 기획하게 됐고 신용정보를 완전히 배제한 대안평가 모델을 개발했다”고 설명했다.

윤 팀장은 “금융서비스를 제공하고자 하는 금융사나 핀테크사, 빅테크사가 경쟁력 있는 금융상품을 확보하려면 경쟁사가 접근하지 않는 새로운 정보를 수집하고 효율적으로 활용해 차별화된 포인트를 만들어야 한다”고 설명했다.

윤 팀장은 “특히 2030 청년층의 개인신용등급 분포를 보면 중위점수에 편중되게 마련인데 대안모형을 활용하면 세분화가 가능하다”며 “당사에서는 올해부터 MZ세대에 대출한도를 부여할 때 이 모형을 활용한 세분화 전략을 시행하고 있고 활용 영역을 점차 넓혀가고 있다”고 덧붙였다.

마이데이터·마이페이먼트 접목 시 ‘부익부 빈익빈’ 귀결되지 말아야

빅데이터 비즈니스의 성숙도는 ▲1단계 데이터를 수집 ▲2단계 인사이트 발견 ▲3단계 수익창출 ▲4단계 신사업 창출 ▲5단계 완전한 데이터의 내재화로 구분된다.

윤 팀장은 “신한카드가 현재 본업에서 파생된 빅데이터 역량을 바탕으로 새로운 비즈니스를 창출하는 단계에 와있는 것으로 생각이 된다”며 “카드사가 개인사업자를 대상으로 신용평가 사업 인프라를 갖추고 발전해나가는 과정에서 데이터 비즈니스의 성숙을 앞당기는데 기여할 수 있다고 생각한다”고 말했다.

윤경화 팀장은 “마이데이터나 마이페이먼트는 새로운 대안평가의 주요 정보가 될 수 있다”며 “이미 일부 발빠른 마이데이터 사업자들은 고객의 여·수신 자산, 카드소비 정보, 입출금 현황 정보를 집계해 신용정보 형태로 가공하고 있다”며 “기존 신용평가사 역시 마이데이터 스코어 등을 개발해서 일부 유통을 하고 있다”고 설명했다.

윤 팀장은 “마이페이먼트에서 발생하는 정보는 요즘 대안정보 시장에서 자주 언급되는 금융결제원 정보의 대체제로 활용 가능하겠지만 아직은 좀 더 시간을 갖고 지켜봐야 할 것으로 생각된다”며 “마이데이터에서 관리되는 정보 중 상당 수는 기존 신용평가사에서 활용하지 않았던 정보이고 특히 수신정보의 경우 고객평가 시 긍정적인 영향력을 갖는 것으로 분석된다”고 밝혔다.

그는 “신용정보법 상에서도 본인신용정보 관리업과 신용평가업이 본업과 겸영업무 관계를 갖고 있는 만큼 마이데이터에서 수집되는 정보가 신용평가에 있어 중요한 데이터로 활용될 것은 당연한 일”이라며 “다만 이 정보의 존재가 ‘부익부 빈익빈’의 금융으로 귀결되지 않도록 서비스 개발자들은 상생의 금융철학을 갖고 섬세하게 서비스를 설계해 나갈 필요가 있다”고 덧붙였다.