KB캐피탈, 금융업계 최초 '머신러닝' 활용 심사시스템 '전면도입'

박지우 대표이사 "손실비용 축소와 함께 고객 만족도 향상 기대"

[뉴스토마토 이정운기자] KB캐피탈은 지난 4일 머신러닝(Machine Learning)을 활용한 신개념 신청평점모형 개발을 완료하고 국내 금융업계 최초로 주요상품에 전면적으로 도입했다고 9일 밝혔다.

 

머신러닝 기술은 인공지능의 한 분야로 방대한 양의 빅데이터를 분석해 미래를 예측하는 빅데이터의 핵심기술이다. 

 

KB캐피탈은 이번 머신러닝 기술 도입으로 다양한 정보들의 상관관계를 신청평점에 활용할 수 있어 기존방식의 신청평점에서 성능이 상대적으로 떨어졌던 소규모기업고객(SOHO), 신용정보 부족고객(Thin File), 저신용 고객(Sub-Prime)들에 대한 정교화된 승인 및 한도 전략을 수립할 수 있게 됐다고 설명했다.

 

또한 향후 영업확대와 더불어 승인률뿐만 아니라 건전성 개선에도 큰 효과가 있을 것으로 보고 있다.

 

신청평점은 대출을 신청한 고객의 신용을 평가하기 위한 모형으로 대출 승인 여부나 금리, 한도 등의 의사결정에 기본으로 활용되고 있다.

 

예를 들어 금융기관의 신청평점 성능이 우수할 경우 연체가 예상되는 고객을 잘 예측하게돼 손실금액을 축소할 수 있다.

 

특히 고객들도 자신의 신용도에 적합한 대출 한도나 금리를 제공받을 수 있어 금융기관에서는 신청평점의 성능 향상을 위해 다양한 노력을 기울이고 있다.

 

때문에 KB캐피탈은 이러한 신청평점의 성능을 향상시키기 위해 지난 3월부터 5개월 동안 NICE평가정보, 한국스코어링, 핀테크 업체인 솔리드웨어와 기존방식 신청평점을 기반으로 머신러닝 평점을 활용해 신개념 신청평점모형 개발을 진행해왔다.

 

박지우 KB캐피탈 대표이사는 "캐피탈 업권은 그 동안 타업권에 비해 신용정보 등이 부족해 신청평점의 성능이 많이 떨어졌던 것이 사실"이라며 "이러한 약점을 기회로 활용해 금융기관 최초로 머신러닝 기술을 전면 도입하고 이에 따른 손실비용 축소와 함께 고객 만족도 향상을 통해 상품 경쟁력 향상도 기대할 수 있게 됐다"고 말했다. 

 

KB캐피탈은 지난 4일 머신러닝(Machine Learning)을 활용한 신개념 신청평점모형 개발을 완료하고 국내 금융업계 최초로 주요상품에 전면적으로 도입했다고 9일 밝혔다. 사진/이정운기자

 

이정운 기자 [e-mail]

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