국내 개인간(P2P) 금융기업·인터넷전문은행 등이 행동 패턴 분석, 사회관계망서비스(SNS) 정보 취합 등 다양한 비금융 빅데이터를 활용한 신용평가 시스템 개발에 나섰다.
P2P 금융 렌딧은 대출 고객 금융 데이터, 고객 행동 패턴, SNS 등 데이터를 종합 분석해서 자체 신용등급을 산출한다. 정성 정보를 기반으로 한 `상환 의지` 평가에 중점을 두는 방식이다. 사용자 행동 데이터는 렌딧 사이트에 어떤 경로를 통해 접속했는지, 사이트에 머무는 시간은 얼마인지, 주요 정보들은 면밀히 읽어 보는지 등 항목을 바탕으로 한 정보다. 대출 신청자의 신중함과 상환 의지 등 판단에 쓰인다. 소셜 데이터는 대출 신청 때 대출을 신청한 페이스북을 통해 수집한다. 정보 수집에 동의한 신청자에 한해 띄어쓰기, 맞춤법 등을 통한 소셜 데이터 분석을 심사 평가에 반영한다.
P2P 금융 어니스트펀드 역시 별도의 심리 검사와 SNS 정보를 대출 심사 과정에 도입한다. 다섯 가지 채무자 심리 요소를 기반으로 한 신용 평가 모형을 구축, 대출자 예상 부도율과 상환 의지 등을 추정한다.
소셜 신용 평가 서비스 기업 핀테크는 페이스북, 트위터 등 SNS 활동 내용을 분석해서 개인 신용등급을 평가하는 시스템을 개발했다. SNS에 자주 사용한 단어 형태소를 분석해 개방성, 성실성, 외향성, 친화·우호성, 신경증 등을 평가한다.
힘, 눈썰미, 지위, 신분 등 단어는 성실성이 높은 것으로 분류된다. 갈등, 분란, 소동 등은 반대로 성실성이 낮다고 인식하는 방식이다. 이 사람이 믿을 만한지 판단에 SNS상 활동이 핵심 평가 요소가 된 셈이다.
곧 영업 개시를 앞둔 인터넷전문은행도 SNS를 통한 신용평가 모델 적용 계획을 내비쳤다.
카카오뱅크는 중금리 대출 시장 진출을 밝히고 주주사 데이터에 기반을 둔 차별화한 신용평가를 통해 적정 금리를 산정할 방침이다.
카카오뱅크는 콘텐츠 및 상거래 관련 고객의 결제 정보, 지급 결제 관련 소비 형태 데이터도 추가해 신용 평가할 방침이다.
여기에 온라인이나 모바일 소셜 활동을 통한 고객 선호도, SNS 활동 내역이나 관계 사슬 정보 등을 얹어 `카카오스코어링`을 구축할 예정이다.
P2P업계 관계자는 “아직 신용평가에서 SNS 활동 내역을 일부 반영하거나 참고자료로 삼고 있다”면서 “그러나 앞으로 데이터가 쌓일수록 SNS 신용평가는 대출자 상환 의지, 대출액 산정에 의미 있는 모델로 자리 잡을 것”이라고 전망했다.
김지혜 금융산업/금융IT 기자 jihye@etnews.com
