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통화시간 적을수록 대출연체율도 높다

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특정인 데이터 뺀 '비식별 개인정보' 활용
SKT, 통신-보험 데이터 결합 사례 소개
빅데이터로 신용평가 분석 새 지평 열어


통신비 지로로 납부하는 고객은
카드자동이체 고객보다 연체율 높아


[아시아경제 김동표 기자]통화시간과 빈도가 적은 20대가 신용대출 연체율이 높은 것으로 나타났다. 통신과 보험이라는 이종사업 간 '비식별 개인정보'를 결합해 이 같은 결과가 도출됐다. 비식별 개인정보를 활용한 한국의 빅데이터 산업 활성화의 신호탄이 될 전망이다.


비식별 개인정보란 특정한 개인을 구분할 수 있는 데이터를 삭제한 정보다. 예컨대 주민등록번호처럼 특정인을 구분할 수 있는 정보를 뺀 데이터로 빅데이터의 원천이 된다. '4차산업혁명시대의 원유'로 평가받는 빅데이터의 분석·활용은 신산업 창출과 활성화를 위한 시급한 과제로 대두돼 왔다.

그러나 한편에서는 개인정보 유출사고가 계속되며 "개인정보보호 정책이 강화돼야 한다"는 목소리와 맞부딪치며 데이터 산업은 속도를 내지 못하는 편이다. 이에 SK텔레콤은 '개인정보 활용과 보호'의 균형을 맞추면서도 유의미한 빅데이터 활용 모델의 가능성을 제시했다.


통화시간 적을수록 대출연체율도 높다
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지난 12일 SK텔레콤이 연 '4차 산업혁명 대비 빅데이터 개인정보 비식별화 실증 세미나'에서는 흥미로운 신용대출 연체자들의 특징이 소개됐다. SK텔레콤과 한화생명이 두 회사 가입자의 비식별 개인정보를 활용한 빅데이터 분석 결과다. 이로써 통신 데이터를 활용한 중금리 대상자의 신용도 상향 보정 가능성 검증을 통해 가계경제 위험도를 낮출 수 있는 가능성을 발견·검증할 수 있게 됐다.


두 회사의 연구는 SK텔레콤의 1802만 가입자와 한화생명의 459만 가입자 중 양쪽 모두에 가입된 218만명을 대상으로 이뤄졌다. 그 결과 이동통신 전화통화량과 신용대출 연체의 유의미한 상관관계가 나타났다. 통화시간이 없거나 통화 빈도가 낮은 고객의 경우 신용대출 연체율이 다소 높다는 점이 발견된 것이다.


특히 20대의 경우에 그 차이가 심했다. 예를 들어 월평균 통화시간이 300분 이상인 20대의 경우 신용대출 연체율이 6.5%였지만 50분 미만인 사람의 경우는 25%에 달했다.


통신비 납부 방법도 변수다. 은행자동이체나 카드자동납부를 이용하는 고객의 신용대출 연체율은 각각 3.9%, 3.2%로 나타났다. 반면 지로납부 고객은 7.7%, 입금전용계좌 고객은 13.3%로 높은 수치를 나타냈다.


통화시간 적을수록 대출연체율도 높다



보험사 고객의 납입보험료 데이터를 통해 통신요금 연체율을 분석할 수도 있다. 월납입 보험료 규모가 클수록 통신요금 연체 발생률도 감소하는 추세를 보였다. 월납입 보험료가 10만원 미만인 고객의 경우 통신비 연체율이 6.9%로 나타난 반면 100만원 이상의 고객은 4.6%로 낮게 나타났다. 모든 보험을 완납한 경우엔 연체 발생률이 4.1%로 가장 낮게 나타났다. 또한 총 납입 보험료가 많을수록 통신요금 연체율도 감소하는 추세를 보였다.


전경원 한화생명 데이터사이언티스트는 "고객의 신용등급 평가를 위한 전통적인 모델을 주력으로 활용하고 있지만 그 모델을 더욱 세분화할 수 있지 않을까 하면서 통신-보험 데이터를 결합해봤다"면서 "유의미한 상관관계가 나타났고 향후 활용가능성을 확인했다는 것만으로도 성공적인 시도였다"고 평가했다.


그는 비식별데이터의 활용에 대해 "개인정보보호와 각종 규제에 걸려 비식별데이터 활용이 어렵지 않겠느냐는 말이 많았지만 막상 해보니까 해볼만하다는 생각이 들었다. 다양한 데이터를 확보하고 목적을 명확히 하면 훨씬 더 좋은 결과를 얻을 수 있을 것이라 본다"고 말했다.


이종사업의 비식별 결합 데이터를 활용한 대체(Alternative) 신용평가 모형 개발이 가능해짐으로써 금융거래 정보가 거의 없는 이들에 대한 신용평가도 수월해질 전망이다. 금융거래 내역이 없어도 통신사 연체 기록 및 거래정보 등을 활용할 수 있기 때문이다. 신용평가 모델을 세분화해 신용정보를 보유하지 않은 청년층 대상 대출 기회도 넓어지게 된다.


김정선 SK텔레콤 빅데이터 마케팅팀 부장은 '개인정보 비식별화 자료 생성 및 유통 실증'이란 주제의 발표에서 "개별 회사가 갖고 있는 고립된 데이터만으로는 빅데이터 산업의 발전을 도모할 수 없다. 이종산업의 데이터를 연결해서 새로운 가치를 만들어낼 수 있다"고 말했다.




김동표 기자 letmein@asiae.co.kr
<ⓒ투자가를 위한 경제콘텐츠 플랫폼, 아시아경제(www.asiae.co.kr) 무단전재 배포금지>

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