뱅크샐러드, 서강대와 마이데이터 기반 대안신용평가 연구

[디지털투데이 이지영 기자] 뱅크샐러드가 서강대학교와 마이데이터를 활용해 소비행태와 개인 신용위험의 관계를 분석하고 이를 기반으로 대안신용평가모델 개발에 나섰다. 뱅크샐러드는 서강대학교 남주하 명예교수 연구팀과 공동으로 '소비행태와 개인신용위험: 마이데이터 기반' 논문을 발표했다고 14일 밝혔다. 이번 연구에는 뱅크샐러드가 보유한 카드 결제 데이터 약 20만건과 자체 소비 카테고리 분류 체계가 활용됐다. 연구팀은 실거래 소비 데이터를 토대로 소비행태와 개인 신용위험의 관계를 실증 분석했다. 연구 결과 의료·건강 분야에 지속적으로 지출하는 이용자일수록 부도 위험이 낮은 것으로 나타났다. 연구팀은 꾸준한 건강 관리가 질병 등에 따른 경제활동 중단 가능성을 낮추고 갑작스러운 건강 악화로 인한 유동성 부담을 줄이는 요인으로 작용할 수 있다고 분석했다. 반면 통신비와 편의점, 카페·간식 등에 대한 지출 비중이 높을수록 부도 위험은 높아지는 경향을 보였다. 평소와 다른 신규 소비가 발생하거나 기존 지출 패턴이 바뀌는 현상이 신용위험을 예측하는 데 유의미한 변수로 분석됐다. 뱅크샐러드는 이번 연구 결과를 바탕으로 어니스트AI, 코리아크레딧뷰로(KCB)와 함께 대안신용평가모델 '뱅크샐러드 스코어'를 개발하고 금융권 상용화를 추진한다. 회사 측에 따르면 해당 모델은 머신러닝 알고리즘을 적용해 우량 차주와 고위험 차주를 구분하며 K-S 통계량 평가에서 60%를 기록했다는 설명이다. K-S 통계량은 신용평가모형의 변별력을 측정하는 지표로 활용된다. 뱅크샐러드는 통신과 교통, 온라인쇼핑, 여행 등 28개 소비 카테고리와 119개 세부 소비 항목을 구축해 자산관리 서비스에 활용해 왔다. 이번 연구와 대안신용평가모델 개발에도 해당 분류 체계가 적용됐다. 뱅크샐러드 관계자는 "소비 데이터가 개인의 금융 특성을 파악하는 신용평가 정보로 활용될 가능성을 확인했다"며 "데이터 기반 금융서비스를 확대해 금융거래 이력이 부족한 이용자의 금융 접근성을 높일 것"이라고 말했다.