어피닛, 노스웨스턴대와 연구한 AI 금융 논문 ‘FMA 2026’서 발표

AI 금융 기업 어피닛이 노스웨스턴대학교 경제학 연구진과 공동 수행한 산학 연구 논문이 국제재무관리학회(FMA) 주최 '2026 FMA Annual Meeting'의 발표 논문으로 공식 채택됐다.

15일 회사에 따르면, 채택된 논문 '대안 데이터가 신용평가의 분배적 효과에 미치는 영향'은 SMS 등 비정형 대안 데이터를 머신러닝 기반 대안신용평가시스템(ACS)에 적용했을 때 신용 예측력이 기존 대비 약 33% 향상됨을 실증했다. 연구진은 신용 이력이 부족한 차입자의 금융 접근성을 넓히는 동시에, 계층별 정보량 차이에 따른 분배적 효과를 규명해 포용적 금융 설계를 위한 정책적 시사점을 제시했다.

어피닛은 인도 시장에서 10년 이상 축적한 금융 소외 계층의 행동 데이터를 학문적 방법론과 결합해 기술 신뢰도를 입증했다. 이번 성과를 바탕으로 금융 의사결정 전 영역을 아우르는 'AI Finance Decisioning Platform' 고도화 및 동남아 신규 시장 공략에 속도를 낼 방침이다.

이철원 어피닛 대표는 “이번 FMA 발표는 어피닛이 인도에서 10년간 축적한 대안 데이터와 AI 신용평가 역량이 글로벌 금융 학계에서 지속적으로 인정받고 있음을 보여주는 성과”라며 “ACM ICAIF와 APAD에 이어 FMA에서도 연구 결과를 공유하게 된 만큼, 인도를 넘어 글로벌 금융 소외 계층을 위한 AI 금융 인프라 구축에 더욱 속도를 내겠다”고 밝혔다.