"자영업 업종별 평가, 적시에 자금 공급"

기술이 발전합니다. 예전보다 더 빠른 속도로요. 신기술은 누구에게나 공평하진 않습니다. 기술 진보로 공유된 번영을 고루 나누는 일들이 선행되어 왔다고 경제학자 대런 아세모글로가 지적했죠. 현재도 대부분의 사람들은 인공지능(AI)·로봇 등에게 대체될 위기에 처해있습니다. 그러나 공유된 번영을 나누기 위해 기술 자체를 인간 지향적으로 고민하는 이들 또한 있습니다. 인간 지향적 기술을 연구하고 개발하는 기업들을 찾아봅니다. [편집자주]

자영업자들이 꼽는 가장 큰 애로사항은 바로 돈이다. 돈이 없을 땐 없어서 문제이지만, 갑작스레 장사가 잘 될 때도 돈이 문제다. 사업 확장을 위해 시설과 인력을 확대해야 하지만 자영업자들에게 은행 대출의 벽은 높기만 하다. 정부도 이 지점을 굉장히 고민하고 있다. 왜 자영업자들은 돈을 잘 벌어도 은행 대출이 쉽지 않은 것일까.

답은 그동안 은행이 대출을 내줬던 방식에 있었다. 자영업자를 단순히 한 개인으로만 봤기 때문이었다. 개인사업자 대출은 사업체를 이끄는 개인의 신용에 좌우해왔다. 그렇기에 자영업 경력이 30년인 사람보다도 30년간 대기업에 일하다 치킨집을 차리는 사람에게 대출이 더 쉽게, 금액도 많이 나가는 구조였다.

그러나 이 판도는 조금씩 변화하고 있다. 해답은 데이터다. 사업을 다각도로 평가할 수 있는 데이터가 쌓이면서 사업 그 자체를 입체적으로 평가해 대출의 리스크를 가늠하게 된 것이다. 금융업권에서는 이를 대안 신용 평가 모형이라고 부른다.

금융 이력 부족자(씬 파일러)를 포용하겠다는 설립 목적에 맞춰 카카오뱅크도 차츰 이 부분을 고도화하고 있다. 데이터를 조금씩 모으고 여러 기업과 업무협약을 맺으며 출범 7년 만에 조금씩 성과를 내고 있는 것이다.

판교 카카오뱅크 사옥에서 만난 김진호 모형기획팀장은 "그간 데이터 부족 문제와 더불어 있었던 수집된 데이터를 어떻게 모형에 적용해야 하는지의 많은 시행착오가 있었다"면서 "데이터 가명 결합을 통해 다른 기관과 신규 데이터를 발굴하고 항목화하면서 모형을 개발했고 고도화해나가고 있다"고 설명했다.

이어 김 팀장은 "개인 신용정보 외 다양한 사업장 데이터를 활용하여 종합적으로 평가하게 되면 충실히 사업장을 잘 운영한 사장님에게 대출을 제공할 수 있는 길이 열리게 된다"며 "이 모형을 통해 전체 개인사업자 대출 취급 건 중 15%를 추가 승인하는 유의미한 수치를 나타냈다"고 부연했다.

카카오뱅크는 특히 사업자 업종별로 특화된 모형을 만들고 있다. 김 팀장은 "A란 곳에서 받은 데이터를 가명 결합해 살펴보니 B업종의 사장님과는 잘 맞는데 C업종은 안맞는 경우가 있었다"며 "보니까 A데이터는 B업종 사장님이 주로 쓰는 채널이었기 때문이었다. 결국 업종별 차이를 봐야겠다는 생각이 들었다"고 짚었다.

그는 "결국 데이터를 좀 더 세밀하게 나누고 세분화해 모형을 만들게 됐다"며 "개인사업자 대출을 받는 사장님이 어떤 업종을 운영하는지에 따라사 적용되는 신용평가 모형이 다르게 적용되는 것"이라고 말했다.

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김진호 팀장은 "실제로 업종을 구분해 특화모형을 개발한 결과 신규 데이터 활용도가 최대 20%p 증가했으며, 기존 금융데이터 구성된 신용평가(CB)사 스코어 대비 변별력이 향상되는 것이 확인됐다"며 "특정 업종 평가에 적합한 데이터를 발굴, 가공하여 이를 기반으로 모형을 개발 및 심사에 적용함으로써 데이터 활용도를 높이고 신용도 평가를 다각화할 수 있게 됐다"고 덧붙였다.

이 같은 카카오뱅크의 신용평가모형은 금융소비자 혜택과 직결된다. 김 팀장은 "카카오뱅크는 그동안 여러 기관과 협업해 신규 데이터 취득 및 이를 활용한 대안 신용평가모형 고도화에 앞장서 왔다"며 "다른 금융기관에서도 대안정보를 적극 활용하고자 하는 움직임이 있으며 이러한 움직임이 기존의 신용평가 시장 판도에 어느 정도 영향을 주고 있다고 생각한다. 추세가 지속된다면 다양한 금융소비자에게 혜택이 돌아갈 것으로 기대한다"고 강조했다.