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[fn 이사람] "회·파·복 두려운 금융사에 AI솔루션 공급"

신윤제 어니스트펀드 CDO
연체리스크 예측 여신솔루션 개발
대출이력·신용점수 변화 크거나 금융사기 등 수상한 내역도 잡아

[fn 이사람] "회·파·복 두려운 금융사에 AI솔루션 공급"
사진=서동일 기자
"개인 회생, 파산, 신용회복. 금융회사가 가장 두려워하는 세 가지 연체 리스크이자 어니스트펀드가 해결하고 싶은 지점입니다. 인공지능(AI) 기반 종합 여신 솔루션, 렌딩 인텔리전스를 기업간거래(B2B) 시장에 공급해 금융회사가 '회·파·복' 부실률을 예측하고 선제 대응할 수 있도록 지원하고 있습니다."

4일 신윤제 어니스트펀드 최고데이터책임자(CDO) 겸 AI랩장(사진)은 온라인투자연계금융업체에서 AI 기반 여신 솔루션 공급업체로 거듭나려는 어니스트펀드의 방향성을 이같이 설명했다.

지난 2015년 설립된 어니스트펀드는 개인신용대출부터 주택담보대출, 공급망금융(SCF), 부동산 프로젝트파이낸싱(PF) 등 여러 금융상품을 운영 중이며 지난 9월부터 렌딩 인텔리전스를 금융사에 제공하는 새로운 사업모델을 구축하고 있다.

6개의 주요 솔루션과 15개의 세부 서비스로 구성된 렌딩 인텔리전스는 대출에 대한 정보를 자동학습, 분석하고 실행하는 종합 시스템이다. 대출에 관련한 모든 빅데이터를 자동으로 학습·분석하고 실행하는 것뿐 아니라 빠르게 변화하는 금융시장에 기술적으로 대응할 수 있도록 시장환경 모니터링, 리스크 감지, 예측 서비스도 제공한다. 특히 AI를 활용해 외부 거시지표, 신용점수 등을 종합적으로 재학습해 만들어진 데이터를 금융기관의 내부 사정에 맞게 유연하게 데이터를 공급한다.

핵심은 기술력이다. 어니스트펀드는 10~15개 금융기관에서 과거 데이터를 이용해 렌딩 인텔리전스의 성능을 검증하는 '백테스팅(Back testing)'을 진행 중이다. 현재까지 진행된 백테스팅 결과 렌딩 인텔리전스는 '회·파·복'률을 기존 모델 대비 평균 46.7%나 줄일 수 있는 것으로 확인됐다. 금융기관들의 반응이 대체로 훌륭해 5~6곳 이상의 금융기관과 정식계약을 할 수 있다는 것이 어니스트펀드의 설명이다.

신윤제 CDO는 "저축은행, 캐피털 등 현재 백테스팅을 진행 중인 대부분의 기관에서 긍정적으로 평가가 나와서 내년 상반기 중에는 유의미한 결과가 나올 것"이라고 말했다.

이렇게 어니스트펀드가 디지털 기술을 고도화할 수 있었던 데는 신윤제 CDO의 전문성이 주효했다. 서울대 산업공학과를 졸업한 그는 신용평가사(CB) 나이스평가정보에서 13년간 근무했다.

당시 신용평가, 머신러닝 모형을 쉽게 만들 수 있는 솔루션을 개발하는 업무를 했다. 특히 2016년에는 금융 신파일러를 대상으로 머신러닝 스코어를 처음으로 개발하기도 했다. 이후 그는 2021년 어니스트펀드에 합류한 후 첫 프로젝트로 대안신용평가모델(CSS) HF CSS 3.0의 개발총괄을 맡았다. 신윤제 CDO 합류 후 HF CSS 3.0의 변별력은 K-S통계치 기준으로 이전 대비 35%가량 개선됐다.


어니스트펀드는 날로 교묘해지는 금융사기에 대응하기 위한 FDS도 렌딩 인텔리전스에 포함했다. 예를 들어 신분증과 사람의 얼굴을 매칭하는 기술을 도입하거나 작업대출 등 사기가 의심되는 과거 경력이 있는 사람들의 신용 정보를 감지해 사전에 알려주는 서비스다.

신윤제 CDO는 "과거의 대출이력과 신용점수를 조회해 이상하게 대출이 크게 줄거나 늘었을 경우 이를 감지하는 방식"이라며 "최근 개발하는 부분은 비대면 환경에서 다수의 대출을 한번에 실행하는 '동시대출'을 받는 사람들을 과거의 패턴을 통해 예측하고 있다"고 설명했다.

eastcold@fnnews.com 김동찬 기자