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