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KB국민은행, ML 기반 소매 신용평가 모델 구축해서 운영
KB국민은행은 2021년부터 머신러닝(ML) 기반의 소매 신용평가 모델을 구축하고 운영하고 있다. 이 모델은 차입, 상환, 신용카드 사용 등과 같은 금융정보가 부족한 경우에도 통신, 부동산 등의 비금융정보를 활용하여 대출여력을 넓히기 위한 목적으로 사용된다. 이를 통해 차주의 신용정보를 평가할 수 있으며, 대출여력을 더욱 확보할 수 있다.

우리은행, 씬파일러 대출상품 제공
또한, 우리은행은 2020년부터 씬파일러(Thin Filer) 대출상품을 운용하고 있다. 씬파일러는 신용을 평가할 충분한 자료가 없는 고객을 지칭하는 용어로, 이를 위해 ML 기반의 신용평가 모델을 적용하여 적정 신용등급을 산정한 후 대출을 집행하는 서비스이다.

금융권, 디지털전환에 가속도
이러한 머신러닝과 인공지능 기술은 은행뿐만 아니라 보험, 금융투자 등 금융권 전반에 걸쳐 디지털전환에 가속도를 가하고 있다. 데이터 기반의 디지털 전환은 궁극적으로 돈의 형태로 나타나는 만큼, 돈의 흐름을 직접적으로 다루는 금융계가 다른 산업군에 비해 발빠르게 움직이고 있는 결과로 이어졌다.

금융 AI시장 규모, 2019년 3000억원에서 2026년 3조2000억원으로
한국신용정보원과 삼정KPMG에 따르면 금융 분야의 AI 시장 규모는 2019년 3000억원대에서 2021년에는 6000억원대로 2년 만에 2배로 증가했다. 이러한 AI 기술은 주로 신용평가, 대출심사, 리스크 모니터링, 챗봇, 업무자동화, 이상거래탐지 등에 활용되고 있다. 금융 분야의 AI 시장은 2026년에는 3조2000억원으로 예상되고 있다.

주요 은행들, 신용평가에 AI 활용 중
이미 KB국민은행, NH농협은행, 신한은행 등 주요 은행들은 여신 심사와 평가에 AI 기술을 활용하고 있다. 이를 통해 씬파일러 대출 등의 상품이 개발되었다. 비금융 정보인 통신, 부동산, 생활정보 등을 수집하고 이를 낮은 예측력을 가진 모델인 GBM 알고리즘과 결합하여 강력한 예측모델을 생성한다. 이를 통해 고객들에게 더욱 정확하고 신속한 신용평가 서비스를 제공하고 있다.

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