지난 2 월 개인 신용 대출 전문 P 2 P 기업 렌 딧의 누적 대 출액 이 300 억 원 을 넘어섰 다 . 경쟁 업체 와 달리 개인 신용 대출 만 고집 해서 이뤄낸 성과 다 . 렌 딧은 이런 일 이 가능 했 던 이유 로 데이터 분석 에 기반 을 둔 맞춤 형 신용 평가 전략 을 꼽 았 다 . “ 맞춤 형 신용 평가 를 운영 하 면서 결과 론 적 으로 따져 보 면 , 우리 금융 상품 대출 을 받 는 고객 층 의 전체 부도 율 이 신용 평가 사 가 공개 하 는 평균 부도 율 을 기준 으로 살펴보 았 을 때 , 25 % 개선 된 숫자 를 보입니다 . ” 김성준 렌 딧 대표 김성준 렌 딧 대표 설명 에 자신감 이 묻어났 다 . 이제 막 금융 서비스 를 시작 한 지 만 2 년 이 넘 지 않 은 회사 부도 율 관리 가 제 2 금융 권 등 다른 금융 회사 와 비교 해 낫 다는 자랑 으로 들리 기 까지 했 다 . 지난 2 월 8 일 렌 딧은 개인 신용 대출 P 2 P 금융 업체 중 처음 으로 가장 많 은 누적 대 출액 을 기록 했 다 . 당시 기준 렌 딧이 집행 한 대출 은 2035 건 으로 , 1 인 당 평균 대 출금액 은 1488 만 원 에 이른다 . 김성준 대표 자랑 이 허투루 들리 지 않 는 이유 다 . 렌 딧은 서비스 초창기 부터 지금 까지 꾸준 하 게 데이터 기반 신용 평가 를 마련 하 기 위해 많 은 노력 을 기울였 다 . 지금 까지 렌 딧이 신용 평가 를 위해 쌓 은 데이터 꾸러미 는 2 천만 개 가 넘 는다 . 각 꾸러미 를 바탕 으로 모형 을 설계 하 고 , 알고리즘 을 개선 해 쓸 만 한 형태 로 만들 기 까지 1 년 9 개월 이 걸렸 다 . 금융 데이터 분석 , 시점 이 아닌 흐름 을 주목 렌 딧은 대출자 가 대출 을 신청 할 때 얻 을 수 있 는 200 가지 데이터 를 기반 으로 대출 해도 괜찮 을지 , 어떻게 금리 를 적용 하 면 좋 을지 결정 한다 . 대출 이 이뤄진 대출자 에 대한 정보 도 추가 로 받 는다 . 이때 추가 로 분석 하 는 데이터 항목 은 약 100 개 에 이른다 . 이런 분석 방법 은 다른 금융 사나 신용 평가 사도 쓸 수 있 다 . 렌 딧 역시 금융 데이터 정보 는 신용 평가 사 로부터 데이터 항목 200 가지 를 추려서 받 는다 . 단 , 이 과정 에서 가처분 소득 이 적정 수준 으로 있 는지 , 신용 대출 경험 은 있 는지 등 대출자 과거 금융 기록 의 흐름 을 주목 한다 . “ 일반 금융 사 는 시점 에 대한 데이터 를 봅니다 . 예 를 들 어 일반 적 인 금융 권 에 가 서 대출 을 신청 하 면 , 각 금융 사 는 2 월 기준 해당 대출 신청자 의 신용도 를 보 고 대출 을 해줄지 를 판단 합니다 . 렌 딧은 그 사람 의 1 년 치 데이터 를 패턴 화 하 고 트렌드 화 합니다 . ” 렌 딧은 대출 신청자 의 특정 시점 금융 기록 이 아닌 그 사람 의 지난 1 년 동안 금융 활동 을 살펴본다 . 보유 한 신용카드 수 가 어떻게 변해왔 고 , 부채 기록 은 어떻게 변했 는지 , 나이스 신용 등급 이 어떻게 달라졌 는지 흐름 을 읽 는다 . 이렇게 읽 은 대출자 금융 흐름 을 바탕 으로 패턴 을 찾 는다 . " 트렌드 가 1 년 동안 사용 자 금융 정보 가 어떻게 변했 는지 전체 적 인 흐름 을 본다면 , 패턴 은 해당 기간 을 여러 개 로 나눠 짧 은 기간 동안 특별 한 사건 은 무엇 이 있 었 는지 변화 를 파악 합니다 . 즉 , 데이터 를 바탕 으로 사용 자 의 1 년 치 금융 정보 를 관찰 하 고 변화 를 살피 는 식 이 죠 . ” 예 를 들 어 기존 금융 사 신용 등급 기준 으로 3 등급 을 받 은 사람 이 있 다고 가정 해 보 자 . 일반 금융 사 에서 는 등급 이 같 으니 같 은 금리 를 적용 한다 . 렌 딧은 다르 다 . 각 대출자 의 지난 1 년 간 금융 활동 을 살핀다 . 만약 , 등급 이 같 은 두 사람 중 한 사람 은 1 등급 에서 3 등급 으로 떨어졌 고 , 다른 한 사람 은 5 등급 에서 3 등급 으로 올라갔 다고 치 자 . 렌 딧은 후자 인 사람 이 더 좋 은 신용 상황 을 가질 수 있 다고 판단 을 하 고 , 이 에 따른 금리 를 적용 한다 . 현재 신용 평가 등급 이 같 아도 , 신용 도 평가 를 할 때 이런 패턴 을 반영 한다 . 김성준 렌 딧 대표 는 시점 데이터 가 아니 라 패턴 정보 를 보 기 때문 에 일반 금융 사 보다 더 정교 하 게 분석 을 할 수 있 고 , 이 를 바탕 으로 사용 자 맞춤 형 대출 서비스 를 제공 할 수 있 다고 설명 했 다 . 렌 딧은 설립 초기 부터 중 금리 대출 에 대한 자료 를 수집 해서 자체 적 인 신용 평가 모델 을 개발 했 다 . 머신 러닝 기법 으로 각 데이터 를 모델 링 하 면서 , P 2 P 금융 서비스 로 잘 알려진 렌 딩 클럽 으로부터 샘플 데이터 를 받 아 교차 분석 도 했 다 . 국내 공개 된 금융 데이터 도 활용 하 는 식 으로 적합 한 신용 평가 모형 을 개발 했 다 . 비 금융 데이터 , 대출 승인 여부 를 가르 는 요소 금융 데이터 는 물론 비 금융 데이터 를 이용 해 사용 자 신용 을 평가 하 는 데 활용 한다 . 금융 데이터 가 어떤 사람 에게 어떻게 대출 을 해 줄 것 인가 를 고민 한다면 , 비 금융 데이터 는 대출 하 지 말 아야 하 는 사람 은 누구 인가 를 가려내 는 목적 으로 사용 한다 . “ 소셜 정보 와 같 은 비 금융 데이터 는 정보 를 쌓 고 분석 하 는 데 시간 이 필요 합니다 . 데이터 가 충분 하 면 어떤 사람 에게 대출 을 해야 할지 판단 하 는 데 활용 할 수 있 지만 , 지금 상황 에서 는 제공 한 금융 정보 가 사실 인지 아닌지 를 판단 하 는 데 에 도 시간 이 걸립니다 . ” 김성준 대표 는 비 금융 데이터 는 주로 대출 을 승인 해도 되 는지 , 하 지 말 아야 하 는지 아닌지 를 판단 할 때 활용 한다고 설명 했 다 . 금융 데이터 는 비교 할 수 있 는 통계 데이터 가 있 어 비 교군 과 실험 군 으로 나눠 분석 을 진행 하 는 식 으로 알고리즘 을 개선 할 수 있 지만 , 비 금융 데이터 는 사정 이 좀 다르 다 . 렌 딧은 대출자 가 제공 한 금융 정보 가 사실 인지 , 거짓 인지 를 확인 할 수 있 는 보조 수단 으로 만 활용 한다 . 예 를 들 어 , A 라는 회사 에 다닌다고 서류 를 제출 한 사람 이 있 어 대출 을 승인 하 려고 살펴보 니 페이스북 에 ‘ 백수 ’ 라고 정보 가 나와 있 다면 , 대출 승인 이 이뤄지지 않 을 가능 성 이 높 다 . 그 결과 지금 까지 렌 딧이 축적 한 중 금리 대출 관련 데이터 는 총 2064 만 건 에 달한다 . 대출 신청자 들 의 소득 및 소비 패턴 분석 을 할 수 있 는 수준 이 다 . 김성준 대표 는 앞 으로 더 정교 하 게 신용 평가 를 하 기 위해 데이터 를 쌓 는 방식 부터 시작 해 , 모델 고도 화 하 는 작업 을 계속 해 나간다는 계획 이 다 . “ 머신 러닝 기반 신용 평가 방법 을 통해 렌 딧 등급 을 대출자 에게 맞 게 개인 화 해서 제공 하 려고 합니다 . 대출자 상황 에 맞 게 더 다양 하 게 금리 를 제공 할 수 있 도록 신용 평가 방법 을 개선 해 나갈 예정 입니다 . " 이지영 기자 ( izziene @ bloter . net ) [ 저작권자 ( 주 ) 블 로터 앤 미디어 , 저작 권 자 를 명기 하 고 내용 을 변경 하 지 않 으며 , 비 상업 적 으로 이용 하 는 조건 아래 재 배포 가능 합니다 . ]