[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 ‘데이터랩’에서 볼 수 있습니다.]
인공지능(AI) 핀테크 기업 어피닛은 노스웨스턴대학교 경제학 연구진과 공동 진행한 산학 연구 논문이 미국 국제재무관리학회(FMA) 주최 '2026 FMA 연례회의' 발표 논문으로 공식 채택됐다고 15일 밝혔다.
어피닛은 앞서 AI 금융 콘퍼런스 ACM ICAIF와 아시아태평양파생상품학회(APAD)에 이어 FMA에서도 연구 성과를 인정받으며 글로벌 금융 학술 무대에서 기술력을 입증하고 있다. FMA는 1970년 설립된 국제 금융학회로, 올해 행사는 14일부터 17일까지 미국 플로리다주에서 열린다.
채택된 논문은 '대안 데이터가 신용평가의 분배적 효과에 미치는 영향'이다. 기존 금융 거래 이력 대신 문자메시지(SMS) 등 비정형 대안 데이터(Alternative Data)를 머신러닝 기반 대안신용평가시스템(ACS)에 적용했을 때의 효과를 분석했다. 연구 결과, 대안 데이터를 결합한 시스템의 예측력은 기존 전통 신용점수 대비 33%가량 개선됐으며, 금융 이력이 부족한 금융 소외 계층의 대출 기회를 넓히는 효과를 확인했다.
어피닛은 지난 10년간 인도 시장에서 금융 플랫폼 '트루밸런스'를 운영하며 축적한 중·저신용자 행동 데이터를 노스웨스턴대 연구진의 분석 방법론과 결합해 실증적 근거를 체계화했다. 어피닛은 이번 연구 성과를 바탕으로 자체 AI 의사결정 플랫폼을 고도화하고 인도네시아 등 동남아 신규 시장 진출을 위한 이론적 기반을 마련할 방침이다.
이철원 어피닛 대표는 "인도에서 10년간 쌓아온 대안 데이터와 AI 신용평가 역량이 글로벌 학계에서 공인받았다"며 "인도를 넘어 글로벌 금융 소외 계층을 아우르는 AI 금융 인프라 구축에 속도를 내겠다"고 말했다.
[머니투데이 스타트업 미디어 플랫폼 유니콘팩토리]
