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모형 특화 해석 가능성 연구 방법론 개발
신용평가모형 고도화..포용금융 강화
카카오뱅크와 서울대 경제연구소(김재영 경제학부 교수)는 지난 1년 동안 '신용평가모형에 대한 해석가능한 머신러닝 방법론'을 연구하는 산학협력 프로젝트를 진행했다.
이번 프로젝트로 카카오뱅크와 서울대는 인공지능(AI) 기술을 통해 개발한 신용평가 모형에 특화한 해석 가능 방법론을 개발했다. 신용평가모형에 AI기술을 적용하면 수백여개의 데이터를 모형에 적용할 수 있다. 모형의 변별력 성능도 높일 수 있다. 다만 어떠한 이유로 결과값이 도출됐는지 변수와 결과 간의 설명력을 확보하기 어렵다는 점에서 신용평가 모형에서는 제한적으로만 활용돼 왔다.
카카오뱅크는 AI 기반 서비스에 대한 윤리 기준이 높아지고 설명가능 인공지능(XAI)이 의무화하고 있는 시대적 변화에 발맞춰 선제적 대비에 나섰다. 신용평가모형 분야에서 설명 가능성을 제고한다는 계획이다.
카카오뱅크는 신규 개발한 방법론을 바탕으로 신용평가모형 고도화를 지속한다. 개인의 어떤 특성이 신용평가 결과에 어느 정도의 영향을 미쳤는지 정량화 및 파악이 가능해져 모형의 성능 개선에도 긍정적일 것으로 기대된다.
카카오뱅크는 데이터 기반의 신용평가모형 혁신을 바탕으로 대안신용평가모형인 '카카오뱅크 스코어'와 '소상공인 업종 특화 신용평가모형'을 독자적으로 개발했다. 정교한 평가가 어려운 중·저신용 고객, 씬파일러 그리고 개인사업자에 대한 포용금융을 확대할 방침이다.
카카오뱅크의 지난 1·4분기 중·저신용대출 평균 잔액은 4조6200억원에 달한다. 이는 역대 최고치로 누적 공급액은 11조3000억원을 넘어섰다.
한편 카카오뱅크는 카이스트, 고려대학교 등 국내외 연구진들과 함께 금융분야 설명가능 인공지능 알고리즘 고도화, LLM 평가 방법론 등 다양한 주제의 연구 과제를 수행하고 있다.
mj@fnnews.com 박문수 기자
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