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어피닛-서울대, AI 신용평가 정교화 기술 공동 특허 출원
스타트업엔
어피닛(대표 이철원)은 서울대학교산학협력단과 공동으로 AI 기반 신용평가 심사 정교화 기술에 대한 특허를 출원했다고 3일 밝혔다.
이번 특허는 어피닛과 서울대학교가 지난해 개발도상국의 금융 포용성 확대를 목표로 시작한 ‘AI 기반 금융 프레임워크’ 공동 연구의 첫 결과물이다.
이번 연구가 주목한 문제는 기존 신용평가 시스템에서 발생하는 ‘미승인 고객 데이터의 공백’이다.
일반적인 대출 심사에서는 대출이 승인된 고객의 이후 상환 여부와 연체 여부가 데이터로 축적된다. 이를 바탕으로 AI 모델은 어떤 고객이 대출금을 정상적으로 상환할 가능성이 높은지 학습할 수 있다.
반면 대출이 거절된 고객은 실제 대출을 받지 않았기 때문에 상환 능력을 입증할 수 있는 실제 결과 데이터가 남지 않는다.
가령 심사 당시 대출이 거절됐지만 실제로는 충분한 상환 능력을 갖춘 고객이 있었더라도, 해당 고객의 실제 상환 가능성을 확인할 방법이 제한적이다.
결과적으로 기존 시스템에서는 ‘누가 대출을 정상적으로 갚을 것인가’에 대한 예측은 AI가 수행하면서도 ‘어디까지 승인할 것인가’라는 심사 기준은 사람이 설정한 규칙에 의존하는 구조가 남아 있었다는 것이 어피닛의 설명이다.
어피닛과 서울대 연구팀은 문제를 ‘미승인 고객의 실제 상환 능력을 어떻게 확인하고 이를 심사 기준에 안전하게 반영할 것인가’로 정의하고 3단계 전환 절차를 개발했다.
첫 단계에서는 AI가 기존 심사 규칙과 동일한 방식으로 판단하도록 학습시킨다.
두 번째 단계에서는 과거 데이터를 활용해 새로운 심사 기준을 시뮬레이션한다. 단순히 부도율만 비교하는 방식에서 벗어나 이자 수익, 원금 회수, 손실과 비용 등을 함께 고려해 기존 기준보다 나은 판단인지 검증한다.
핵심은 세 번째 단계다. 실제 미승인 고객 가운데 상대적으로 안전하다고 판단되는 일부 고객을 선별해 시범적으로 승인하고 실제 상환 결과를 확보한다.
그동안 데이터에 존재하지 않았던 미승인 고객의 실제 상환 결과를 축적한 뒤 해당 데이터를 다시 AI 학습에 반영하는 방식이다.
이를 통해 심사 기준을 단계적으로 조정하고, 실제 데이터로 안전성이 확인된 고객군에 한해 승인 범위를 확대한다는 구상이다.
이번 기술은 금융 이력이 충분하지 않은 고객에 대한 신용평가 정교화라는 측면에서 의미가 있다.
특히 금융 인프라가 충분히 구축되지 않은 신흥시장에서는 전통적인 금융거래 이력이 부족한 고객이 신용평가 과정에서 불리할 수 있다. 미승인 고객의 실제 데이터를 제한적으로 확보하고 이를 다시 심사 모델에 반영한다면 기존 신용평가 시스템의 데이터 편향을 일부 보완할 가능성이 있다.
다만 금융 분야에서 승인 범위를 확대하는 과정은 정확도만으로 판단하기 어렵다. 실제 서비스에 적용하기 위해서는 고객 보호와 개인정보, 대출 심사의 공정성, 모델의 설명 가능성, 부실 위험 관리 등 다양한 요소에 대한 검증이 필요하다.
특히 AI가 새롭게 승인한 고객군에서 예상하지 못한 부실이 발생할 경우 금융기관의 손실로 이어질 수 있는 만큼, 어피닛이 제시한 단계적 적용 방식에서 실제 데이터 축적과 위험 관리가 중요한 과제가 될 전망이다.
어피닛은 개발한 기술을 인도의 금융 서비스 기업 트루밸런스(True Balance) 심사 시스템에 단계적으로 적용할 계획이다.
이후 신흥시장으로 서비스 영역을 확대하는 과정에서도 해당 기술을 핵심 신용평가 기술로 활용한다는 방침이다.
어피닛 신재혁 AI 리드는 “서울대와 함께 시작한 연구가 1년 만에 실제 특허 출원으로 이어졌다”며 “부도율 예측만 학습하고 심사 결정은 학습하지 않았던 신용평가 시스템의 오래된 한계를 풀어낸 기술로, 그동안 기술의 한계로 거절당하던 고객들에게도 더 정확한 심사를 제공할 수 있는 길을 열었다”고 말했다.
서울대학교 관계자는 “그동안 한 번도 금융 서비스를 누리지 못했던 고객들에게도 안전하게 적용할 수 있는 심사 정책 개선 방법을 찾는 것이 이번 연구의 핵심이었다”고 밝혔다.
어피닛은 이번 특허를 기반으로 AI 신용평가 기술을 고도화하고 인도 시장을 시작으로 신흥시장 금융 서비스에 적용 범위를 넓혀갈 계획이다.