[기고] 마켓플레이스 금융산업 도약을 기대하며

"대표님, 렌딧에서 이런 서비스를 개발하고 있을 줄 몰랐습니다. 추천 엔진이나 빅데이터, 딥러닝 분야의 개발자들이 이런 점을 알게 된다면 충분히 흥미를 갖고 도전해 볼 만한 새로운 영역인 것 같습니다." 지난해 리쿠르팅을 위해 만났던 한 엔지니어가 희망 찬 이야기를 건네왔다. 한창 엔지니어 채용에 어려움을 겪고 있던 때라 더욱 반가운 이야기였다.

마켓플레이스 금융(P2P금융)은 대출과 투자 등 모든 서비스가 기존 금융회사와 달리 온라인상에서 이뤄진다. 특히 개인 신용대출의 경우 대출 심사와 집행, 투자 모집과 운용 등 서비스 전 과정이 100% 온라인, 비대면 서비스로 이뤄진다. 여기에는 한국이 전 세계적으로 손꼽힐 만큼 신용 데이터 인프라가 잘 갖춰진 국가라는 점도 큰 몫을 한다. 대출 서비스의 경우 머신러닝 기반의 대출자 심사평가모델 개발이 핵심적이다.

렌딧이 자체 개발한 렌딧 개인신용평가시스템은 신용평가사에서 제공하는 250여가지의 금융 데이터를 순식간에 분석해 모든 대출 신청자마다 개인화된 적정금리를 산출해 내는 시스템이다. 기존 금융권의 심사평가모델과 다른 가장 큰 차이점은 머신러닝 기법을 사용해 각종 금융 데이터의 최근 12개월간 트렌드를 분석한다는 것이다. 이를 통해 더욱 정교하게 개인의 신용을 평가해 낸다. 여기에 추가적으로 신용평가사에서 제공하는 사기정보공유 데이터, 직장 신용정보, 상환 정보 등을 종합적으로 반영하고 있다. 서비스를 하며 축적되는 기 대출자의 데이터 역시 중요한 분석 재료다. 지난해에는 대출자가 제출하는 신분증 확인 과정에 머신러닝을 적용해 자동화해 나가기 시작했다.

투자 서비스에서는 실시간으로 분산투자 할 포트폴리오를 추천해 주는 알고리즘이 돌고 있다. 투자자가 투자할 금액을 입력하면 눈깜짝할 사이에 현재 투자할 수 있는 채권을 조합해 분산투자 포트폴리오를 추천해 주는 시스템이다. 포트폴리오에 조합된 모든 채권에 투자금을 일정한 비율로 고르게 나눠 분산투자할 수 있도록 추천해 주는 것이 특징이다. 렌딧이 개발한 분산투자 시스템은 투자자 1인이 수백에서 수천 개의 채권에 분산하는 것과 동시에 채권 1개도 4월 말 기준 평균 1279명, 최대 3921명이 나눠 리스크를 분산하도록 개발돼 있다. 이렇게 개발된 추천 시스템을 기반으로 투자자들이 더욱 활발하게 분산투자를 하도록 유도한 결과 지난 4년간 축적한 모든 투자자의 누적분산투자건수가 최근 1000만건을 넘어섰다. 점점 더 많은 금융 데이터가 축적되고 있기 때문에, 이러한 데이터를 바탕으로 고객에게 제공할 수 있는 개발 아이디어도 함께 쌓여 가고 있다. "지난 3년간 새로운 온라인 금융 서비스로서 갖춰야 할 기본기를 다졌다고 한다면, 앞으로 우리가 만들어 낼 수 있는 혁신은 무궁무진하다. 꺼내 놓을 수 있는 개발 아이디어가 너무나 많을 것 같다"는 것이 사내 기술진의 의견이다.

금융은 해결해야 할 비효율이 산적해 있는 오랫동안 변하지 않았던 산업이다. 게다가 경제 활동을 하는 사람이라면 거의 모두 사용하는 서비스라는 점을 감안한다면 2800만명의 경제활동인구가 잠재 고객이 될 수 있는 분야이다. 마켓플레이스 금융이 가장 발전한 시장인 미국의 경우 마켓플레이스 금융이 미국 개인신용대출의 약 4~5%를 점유할 만큼 주류로 진입해 금융시장을 혁신해 나가고 있다. 국내 역시 정부와 국회가 모두 개인 간 거래(P2P) 금융산업에 대한 법제화를 조속히 진행하겠다고 밝히며 새로운 도약기를 맞이하게 될 전망이다. 도전 정신이 가득한 많은 엔지니어들이 마켓플레이스 금융산업에 관심을 갖게 되기를 기대해 본다.　

김성준 렌딧 대표 · 마켓플레이스금융협의회 운영위원장