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AI (인공지능) 금융 플랫폼 어피닛이 서울대학교 산학협력단과 신용평가 정확도를 높이기 위한 AI 기술을 공동 개발하고 특허를 출원했다고 3일 밝혔다.
이번 특허는 어피닛과 서울대가 지난해부터 진행해온 'AI 기반 금융 프레임워크' 공동 연구의 결과물이다. 양측은 개발도상국 등 금융 이력이 부족한 고객의 신용평가를 개선하기 위해 관련 기술을 연구해왔다.
이번 기술은 기존 신용평가 과정에서 대출이 거절된 고객의 실제 상환 능력을 확인하기 어렵다는 점에 착안했다. 대출 승인 고객은 이후 상환이나 연체 여부가 데이터로 축적되지만 미승인 고객은 대출이 실행되지 않아 실제 상환 능력을 확인할 수 없다. 이에 따라 AI를 활용해 상환 가능성을 예측하더라도 대출 승인과 거절 기준을 개선하는 데 활용할 데이터가 제한적이었다.
어피닛과 서울대 연구팀은 이를 보완하기 위해 3단계 절차를 개발했다. 우선 AI가 기존 신용평가 기준에 따른 판단을 학습하도록 한 뒤 과거 데이터를 활용한 시뮬레이션을 통해 심사 결과를 검증한다. 이 과정에서 부도율뿐 아니라 이자수익과 원금 회수, 손실 및 비용 등을 함께 반영해 대출 승인 여부에 따른 수익과 위험을 분석한다.
이후 기존 기준에서 미승인된 고객 가운데 상환 가능성이 상대적으로 높다고 판단되는 일부 고객을 선별해 대출을 승인하고 실제 상환 데이터를 확보한다. 확보한 데이터는 다시 AI 학습에 활용해 신용평가 기준을 조정하는 방식이다. 회사는 이를 통해 기존 심사 과정에서 확보하기 어려웠던 미승인 고객군의 상환 데이터를 단계적으로 축적할 수 있다고 설명했다.
어피닛은 특히 금융거래 이력이 부족해 기존 신용평가만으로 상환 능력을 판단하기 어려웠던 고객을 평가하는 데 해당 기술을 활용할 수 있을 것으로 보고 있다.
어피닛은 해당 기술을 인도 핀테크 서비스 '트루밸런스(True Balance)'의 신용평가 시스템에 단계적으로 적용할 계획이다. 향후 다른 신흥시장으로 사업을 확대하는 과정에서도 관련 기술을 활용한다는 방침이다.
신재혁 어피닛 AI 리드는 "기존에는 부도율 예측 모델을 학습할 수 있었지만 실제 승인과 거절 기준을 개선하는 데 활용할 데이터에는 한계가 있었다"며 "이번 기술을 통해 미승인 고객의 데이터를 확보하고 이를 다시 심사 기준 개선에 활용할 수 있도록 했다"고 말했다.
