KB캐피탈(대표 박지우)은 머신러닝(Machine Learning)을 활용한 `신개념 신청평점모형` 개발을 완료하고 국내 금융업계 최초로 주요상품에 전면 도입했다고 9일 밝혔다.
신청평점은 대출을 신청한 고객의 신용을 평가하기 위한 모형으로 대출 승인 여부나 금리, 한도 등의 의사결정에 기본으로 활용된다. 방대한 빅데이터를 분석해 미래를 예측하는 머신러닝 기술은 인공지능 한 분야로 빅데이터 핵심기술이다.
머신러닝 기술 도입으로 다양한 정보 상관관계를 신청평점에 활용하고, 기존방식 신청평점에서 성능이 상대적으로 떨어졌던 소규모기업고객(SOHO), 신용정보 부족고객(Thin File), 저신용 고객(Sub-Prime)들에 대한 정교한 승인 및 한도 전략을 수립할 수 있게 됐다.
향후 영업확대와 더불어 승인율뿐 아니라 건전성 개선에도 큰 효과가 있을 것으로 예상된다.
KB캐피탈은 신청평점 성능을 향상시키기 위해 지난 3월부터 5개월 동안 NICE평가정보, 한국스코어링, 핀테크 업체인 솔리드웨어와 기존방식 신청평점을 기반으로 하여 안정성을 확보하고, 머신러닝 평점을 활용해 성능을 획기적으로 향상시키는 신개념 신청평점모형을 개발했다.
박지우 KB캐피탈 대표는 “캐피털은 그 동안 다른 업권에 비해 신용정보 등이 부족해 신청평점 성능이 많이 떨어졌다”며 “KB캐피탈은 이런 약점을 기회로 활용해 금융기관 최초로 머신러닝 기술을 전면 도입하고, 이에 따라 손실비용 축소와 함께 고객 만족도 향상을 통해 상품 경쟁력 향상도 기대할 수 있게 됐다”고 말했다.
김지혜 금융산업/금융IT 기자 jihye@etnews.com
