[AI혁명](53)'중신용자' 대출 돕는 AI 기술…피플펀드

AI 연구소 설립 여신금융기술 개발
AI 기술로 '금리단층' 해소

우리나라에서 중신용자들은 적절한 금리로 대출을 받기 어려운 것이 현실이다. 금리가 낮은 은행의 문턱은 높고, 그렇다고 저축은행이나 대부업을 찾자니 금리 부담이 확 커진다. 피플펀드는 이런 '금리단층' 문제를 인공지능(AI) 기술로 해결하고자 나선 회사다. 비은행권의 금리가 높은 이유는 리스크 비용 때문인데, 이를 관리하는 기술을 AI로 고도화해 정확한 신용평가와 부실 예측을 가능하도록 하는 것이 핵심이다. 중저신용자로 한데 묶이는 사람 중 우량 집단을 정확히 찾아낸다면 회사의 리스크를 관리하면서도 더 좋은 조건을 내줄 수 있다는 설명이다.

김대윤 피플펀드 대표는 "AI 기반의 리스크 관리 능력을 축적해 왔다"며 "2019년 AI 연구소를 설립하고 국내외 유수 대학 출신 60여명의 엔지니어가 모바일 특화 여신금융기술 개발에 매진하고 있다"고 말했다. 현재까지 피플펀드가 연구개발에 집행한 비용은 300억원 이상이다. 작년 한 해에만 약 80억원을 투입해 모바일 금융에 특화된 신용평가모델을 상용화했다.

김대윤 피플펀드 대표

'금리단층' 해소하는 AI 기술

피플펀드의 AI 신용평가모형은 데이터 전처리 과정에도 AI 기술을 접목해 학습 성능을 강화하고 있는 것이 특징이다. 신용정보는 우량과 불량의 불균형이 심하고 각 대출자의 불량 패턴 역시 모두 다르다. 이런 신용정보의 특수성은 민감도가 높은 AI 학습에 치명적이다. 피플펀드는 AI 학습 관점에서 각 변수의 활용도를 높이기 위해 구조를 변환하고, 다양한 데이터 전처리 자동화 솔루션을 구축해 보다 빠르고 정밀하게 데이터 전처리를 수행하고 있다고 설명했다.

'이상거래 탐지시스템'에도 AI 기술을 적용했다. 대출 프로세스의 비대면화로 명의도용과 작업대출 등 이상거래에 대한 취약성이 확대되고 있기 때문이다. 피플펀드는 플랫폼을 통해 제출한 신분증과 현재 휴대폰을 사용하는 고객의 이미지가 동일한지 판별하는 알고리즘과 플랫폼 내 이용행태를 통해 다양한 사기성 패턴을 파악하는 알고리즘을 운영하고 있다. 김 대표는 "여러 유형의 모바일 대출사기에 특화해 개발한 피플펀드의 대출 사기 예측 모델들은, 실시간 여신 전력 도출 시스템과 함께 타 금융기관 대비 높은 성과를 보이고 있다"고 했다.

피플펀드는 이 밖에도 AI 신용평가모형의 산출물에 대해 객관적이고 투명한 근거와 이유를 입체적으로 설명할 수 있는 '설명 가능한 AI 모델'도 개발해 시스템에 적용했다. 시장이 변할 때마다 최적의 대출 승인전략을 자동으로 도출하는 'AI 대출승인전략 자동화 시스템'도 구축했다. 이 시스템은 기존 대출 승인 전략과 비교했을 때 대출 승인율을 23% 높이고, 불량률을 25% 낮추는 성능을 보였다.

온투업이지만 절반 이상 개발자

이런 기술력의 바탕은 우수한 인력이다. 피플펀드는 온라인투자금융업(온투업)을 하면서도 엔지니어 중심으로 인력을 구성해 왔다. 전체의 53.9%가 데이터 및 제품 개발 분야의 전문가다. 피플펀드의 테크팀은 지난해 아마존웹서비스(AWS)가 주최한 금융업권 머신러닝경진대회에서 주요 인터넷 은행, 금융기관, 빅테크 기업을 제치고 우승을 차지하기도 했다.

피플펀드는 AI 기술이 고질적인 '금리단층' 문제 해소에 기여할 수 있다고 보고 있다. 피플펀드 관계자는 "AI 기술은 금융기관 및 신용평가사가 그동안 리스크를 관리해오던 방식에 본질적인 변화를 가져올 것"이라며 "피플펀드의 솔루션이 시장에서 활발하게 사용될수록 전체 금융시장의 리스크 관리 비용이 줄어들게 되고, 절감된 비용은 금융 소비자에게 보다 합리적인 금융상품을 제공하기 위한 여분의 재원으로 활용될 수 있다"고 했다.