26일 열린 포럼에서 김민정 크레파스 솔루션 대표는 이같이 말했다.
김 대표는 우선 개개인의 과거 금융거래 정보로 신용등급을 책정하는 금융사들의 기존 신용평가 방법에 문제가 있다고 진단했다. 신용정보사(KCB)의 신용등급 구성정보 비중 공시자료에 따르면 신용등급 평가항목 중 신용형태정보가 32%로 가장 큰 비중을 차지했다. 또 상환이력정보(28%), 현재부채수준(26%), 신용거래기간(14%) 순이었다.
연령별로는 29세 이하의 신용정보 부족자(신 파일러) 비율이 51%로 가장 높았고, 40대가 12%로 가장 적었다. 29세 이하 연령대에서 많은 부실·연체자가 발생했기 때문이 아니라, 소득이 없어 금융거래 정보가 30~40대보다 희박하기 때문이다.
김 대표는 신용등급을 상세 세분화하는 대안신용평가를 대안으로 제시했다. 그 종류로는 △각종 데이터 융합 활용 △빅데이터 처리 및 AI/ML 알고리즘·인포메이션화 △데이터 사이언티스트+영역별 분석가 컬래버레이션 등이 있다.
소셜·모바일 등 비정형 빅데이터를 융합해 인공지능 머신러닝 기술로 분석하고, 이를 바탕으로 신용점수를 책정하자는 방안도 제시됐다. 기존방법에서 탈피해 이메일, 웹·모바일 데이터 등을 활용, 신용점수를 측정하자는 주장이다.

김민정 크레파스 솔루션 대표는 26일 포럼’에서 “포용적 금융을 이루려면 대안신용평가 적용이 우선돼야 한다”고 말했다. [사진=김세구 기자]
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