[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.]
AI(인공지능) 금융 기업 어피닛이 'APAD(아시아·태평양 파생상품학회) 2026'에서 노스웨스턴 대학교 경제학 연구진과 공동으로 수행한 산학 연구 논문이 컨퍼런스의 발표 논문에 채택됐다고 16일 밝혔다.
올해로 22회를 맞는 APAD는 한국파생상품학회(KDA) 주관으로 지난 13~14일 부산 파크 하얏트에서 열렸다. 어피닛의 논문은 '핀테크·AI 및 디지털 자산(FinTech, AI & Digital Assets)' 세션에서 발표됐다.
논문은 '대안 데이터가 신용평가의 분배적 효과에 미치는 영향'을 주제로 기존 금융 이력 데이터 대신 SMS(문자메시지) 등 비정형 대안 데이터(Alternative Data)를 AI 신용평가 모델에 적용했을 때 나타나는 효과와 계층별 분배적 영향을 분석했다.
연구 결과 SMS 등 대안 데이터와 머신러닝을 결합한 ACS(대안신용평가시스템·Alternative Credit Score)의 예측력은 전통 신용점수 대비 약 33% 향상됐다. 특히 SMS 데이터는 대안 데이터 가운데 가장 큰 기여를 한 것으로 나타났다.
이 시스템은 신용 이력이 없어 기존 금융권에서 대출이 어려웠던 신규 차입자에게 대출 기회를 제공하는 등 금융 포용성(Financial Inclusion) 확대 효과를 실증했다는 설명이다.
연구진은 이러한 기술 혁신의 혜택이 상대적으로 금융 정보가 풍부한 계층에 더 크게 돌아가는 '분배적 효과(Distributional Effects)'가 존재함도 함께 규명했다.
이는 알고리즘의 편향이 아니라 계층별로 추출 가능한 정보량의 차이에서 비롯된 것으로, 진정한 포용적 신용평가를 위해서는 데이터 공유의 마찰과 정보 불균형을 함께 해소해야 한다는 정책적·설계적 시사점도 제시했다.
어피닛 관계자는 "인도 시장에서 자체 ACS를 운영하며 중·저신용자층과 금융 소외 계층의 행동 데이터를 축적해 왔다"며 "이번 연구는 이러한 현장 데이터를 학문적 방법론과 결합해 AI 기반 포용적 신용평가 모델의 실증적 근거를 체계화했다는 점에서 의의가 있다"고 했다.
어피닛은 앞서 세계 최고 권위 AI 금융 컨퍼런스인 'ACM ICAIF 2025'의 딥 서바이벌 모델링 부문에서도 1위를 차지한 바 있다. 이번 APAD 채택을 통해 AI 금융 기술력에 대한 국제적 학술 검증을 한층 강화했다.
앞으로 신용평가·승인 가능성 예측·상품 추천·리스크 관리 등 핵심 금융 의사결정 전 영역에 AI를 내재화하는 'AI 파이낸스 디시저닝 플랫폼' 전략을 통해 자체 데이터와 금융 도메인 지식을 결합한 금융 특화 AI 인텔리전스 레이어를 구축함으로써 차별화를 만든다는 전략이다.
이번 논문이 다루는 SMS 기반 대안 데이터 신용평가 연구는 이러한 AI 전략의 핵심 축인 ACS 고도화와 직결된다는 설명이다. 아울러 인도네시아를 비롯한 동남아시아 등 신규 시장 진출 시 적용 가능한 AI 신용평가 방법론의 이론적 기반을 마련했다는 평가다.
이철원 어피닛 대표는 "ACM ICAIF에 이어 APAD까지 AI 금융 기술력의 학술적 근거를 계속 쌓아가고 있다"며 "인도를 넘어 글로벌 금융 소외 계층을 위한 AI 금융 인프라 구축에 더욱 속도를 내겠다"고 강조했다.
[머니투데이 스타트업 미디어 플랫폼 '유니콘팩토리']