포용금융 구조 변화 본격화
비금융 데이터 활용 확대 예상
시중은행 사용은 아직 제한적
변별력 확보·건전성 역량 부각
▲서울의 한 시중은행.
포용금융 확대가 은행권 핵심 화두로 떠오르며 대안신용평가모형의 중요성이 커지고 있다. 금융 정보 중심의 신용평가 체계를 벗어나 비금융 정보를 활용해 그동안 소외됐던 차주까지 1금융권으로 끌어들이겠다는 것이다.
은행권은 현재 신용평가 과정에서 비금융 정보를 활용하고 있으나 아직 제한적이라는 평가가 나온다. 향후 비금융 데이터 활용이 확대될 것으로 예상되면서 대안신용평가모형의 정교함 수준을 끌어올리는 것이 주요 과제가 될 전망이다.
◇ 개인대출에 대안 정보 일부 활용…소상공인 SCB 준비
25일 금융권에 따르면 이억원 금융위원장은 지난 21일 “금융 소외 문제 구조를 개선하겠다"고 밝히며 은행권 포용금융 구조 변화에 본격적으로 시동을 걸었다.
특히 주목되는 것은 기존의 신용평가 체계 변화다. 금융위원회는 기존 신용평가가 과거 연체와 금융거래 이력 중심으로 운영되며 금융 이력이 부족한 '신파일러'나 연체 채무 성실상환자를 제대로 평가하고 있지 못한다고 판단하고 있다. 이에 따라 비금융 정보를 활용해 신용성장계좌, 대안정보센터 구축 등 신용평가 체계 개선을 검토하겠다고 했다.
비금융 데이터 활용은 앞서 김용범 대통령실 정책실장이 주문한 내용이기도 하다. 김 실장은 이달 초 페이스북에 은행권의 신용평가 체계를 '낡았다'고 비판하며 소비, 납부, 플랫폼 활용 등 다양한 데이터를 활용해야 한다고 지적했다.
그동안 은행들은 소득, 대출, 카드, 연체 정보 등 금융 정보 중심으로 차주 신용을 평가했다. 반면 대안신용평가는 금융 이력 외에 소비 내역, 통신비 등 각종 요금 납부 내역, 소액 결제, 플랫폼 활용 등 비금융 데이터를 반영해 차주 상환 능력을 평가하는 방식이다. 학생, 주부, 사회초년생, 프리랜서 등 금융 이력이 부족한 경우 신용평가가 불리하지만 다양한 비금융 정보를 활용하면 신용도를 다각도로 평가받을 수 있다.
은행들은 대안신용평가를 활용해 신파일러를 끌어들여야 한다는 방향에 공감하는 분위기다. 실제 주요 시중은행들은 개인 신용대출을 평가할 때 대안신용평가모형을 활용하고 있다. KB국민은행의 경우 대안신용평가를 적용한 신파일러를 위한 금융 상품을 판매하고 있으며, 신한·하나·우리은행 등도 대안신용평가를 활용해 소액대출 등 관련 상품을 판매하고 있다.
다만 금융 데이터와 함께 활용하고 있고 중저신용대출 상품 등 일부 상품에 한정적으로 사용되고 있다는 한계가 지목된다. 은행권 한 관계자는 “현재 비금융 데이터를 적용하고 있지만 금융 데이터와 함께 사용해 비중이 적다"며 “모든 상품에 비금융 데이터를 적용하기에도 한계가 있어 당국이 요구하는 수준만큼 활용도가 높지 않은 상황"이라고 말했다.
소상공인을 대상으로 한 고도화된 특화 신용평가모형(SCB)은 준비 중이다. 앞서 금융위는 재무제표 중심의 기존 신용평가 방식에서 나아가 매출, 업종, 상권 등 비금융정보를 활용해 소상공인의 미래 성장성을 평가하는 인공지능(AI) 기반 SCB를 구축하겠다고 밝혔다. 국민·신한·하나·우리·NH농협·IBK기업·제주은행 등 7개 은행은 하반기부터 SCB를 시범 운영에 나설 예정이다.
◇ 비슷한 데이터, 다른 결과…모형 정교화 과제
▲서울 시내 시중은행을 찾은 시민이 창구에서 상담 받고 있다.
금융당국이 포용금융 구조 변화에 칼을 빼들면서 향후 은행권의 대안신용평가 확대가 관건이 될 것으로 보인다. 인터넷전문은행은 비금융 데이터만으로 구성된 대안신용평가를 활용해 중저신용자 대출을 강화하고 있다. 카카오뱅크는 롯데멤버스, 교보문고 등 비금융 데이터로만 이뤄진 대안신용평가모형 카카오뱅크 스코어를 활용해 기존 모형으로 거절됐던 중저신용자를 선별했고 1조1000억원의 대출을 추가 공급했다. 은행권 관계자는 “인터넷은행은 설립 단계부터 중저신용자 포용을 목표로 했기 때문에 대안신용평가를 적극적으로 활용해왔다"며 “기존 은행은 설립 취지가 달라 비금융 데이터 활용 필요성이 인터넷은행만큼 크지 않았던 건 사실"이라고 했다.
은행들이 비금융 데이터 활용을 확대할 경우 이를 얼마나 정교하고 변별력 있는 대안신용평가모형으로 구현하는지가 중요해질 전망이다. 활용되는 데이터 규모 자체는 은행 간 큰 차이가 없을 것으로 예상되는 만큼, 실제 상환 능력을 가려낼 수 있는 분석 역량과 건전성 관리 노하우 확보가 포용금융 성과를 좌우할 것이란 분석이다.
은행 한 관계자는 “포용금융을 확대하면서 부실률을 낮추기 위해서는 유의미한 데이터를 선별해야 하는데 그 과정이 단순하지 않다"며 “특히 리스크가 높은 차주에 금리를 낮춰야 하는 방안을 고민해야 하기 때문에 엄청난 시뮬레이션과 노력이 필요할 것"이라고 했다.
또 다른 관계자는 “은행이 방대한 정보를 활용해 신용평가모형을 만드는 기술력을 가지고 있다고 하더라도, 실제 활용을 하면서 어떤 데이터 선별과 활용이 정확도를 높이는지 등을 파악하기 위해 시간이 필요하다"며 “단시간 내 완성도 높은 모형을 구축하기는 쉽지 않을 것"이라고 말했다.
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