개인신용대출시장에 AI 활용한 ‘반복경매’ 이론 적용한 금리 전략 최적화 이론 소개
[파이낸셜뉴스] AI 기술금융사 피에프씨테크놀로지스(이하 PFCT)는 자사 AI 기술연구팀이 지난달 29일 스페인 바르셀로나에서 열린 데이터마이닝 및 AI 학술대회 KDD(Knowledge Discovery and Data Mining) 2024 컨퍼런스에서 대한민국 금융사 최초로 '온라인 개인신용대출(UPL) 시장 내 금리 입찰 방법에 관한 연구' 논문을 발표했다고 2일 밝혔다. 이는 개인신용대출시장에 AI를 활용한 ‘반복경매’의 개념을 적용해 연구한 첫 사례다.
KDD는 컴퓨터 및 관련 분야의 저명한 학회를 평가하는 코어 컨퍼런스 랭킹(CORE Conference Ranking)에서 최상위 등급 A에 해당하는 데이터 마이닝(지식발견) 분야에서 가장 권위 있는 학회다. 국내 금융사는 물론 핀테크사가 최고 등급의 AI 학회에 관련 논문을 등재하는 사례조차 매우 드문데, 이번 PFCT AI 기술연구팀이 발표한 논문은 학계 전체에서 첫 사례로 평가받고 있다.
해당 논문은 개인신용대출(UPL) 시장을 반복되는 경매 시나리오로 모델링한 연구를 담고 있다. 온라인대출비교서비스가 대중화됨에 따라 금융 소비자(대출 신청자)는 더 높은 대출 한도와 낮은 금리를 위해 다양한 대출 상품을 한꺼번에 비교해 가장 최적의 대출 조건을 선택하는데, 이 과정을 ‘반복경매’에 빗대어 정의한 것이다.
기존의 전통 금융기관들은 전문가들의 경험을 바탕으로 판단하는 휴리스틱(heuristic) 방법에 의존해 금리를 설정해왔다. 반면, PFCT AI 기술연구팀은 연구를 통해 금융사의 누적 이익 극대화, 소비자의 최저 금리를 위한 ‘최적의 금리 전략’을 찾는 방법으로 ‘오토인터레스트(AutoInterest)’라는 AI 알고리즘을 제안한다.
PFCT가 제안하는 AI 알고리즘을 평가한 결과, 기존의 고정 금리 전략(휴리스틱) 대비 더 높은 누적 이익을 보여주는 것으로 나타났다. 이와 동시에 PFCT의 자체 CSS모델 정확도와 우수한 변별력도 다시 한번 검증됐다. 정교한 신용평가 (CSS) 기술이 AI 알고리즘 검증 효과에 영향을 미치기 때문이다.
본 기술연구를 총괄한 피에프씨테크놀로지스 AI 기술연구팀 리드 안병규 이사는 “한국 금융사 최초로 KDD에 논문을 등재하고, 컨퍼런스에서 연구 내용을 직접 발표할 수 있어 영광”이라며 “국내에서 기관투자를 앞두고 있는 만큼 해당 기술을 빠르게 상용화해 차입자들은 더 낮은 금리, 합리적인 한도로 대출 상품을 이용하고 금융기관들은 온라인 대출비교서비스 시장에서 최적의 수익을 달성할 수 있도록 할 것”이라는 소감을 전했다.
한편, PFCT는 지난해 9월 회사 출범 당시부터 쌓아왔던 금융 기술력을 패키징한 제품 ‘에어팩(AIRPACK)’을 시장에 선보였다. 현재 국내에서는 SBI저축은행, 롯데카드 등 유수의 금융기관들이 이를 활용해 리스크 관리를 하고 있다. 글로벌 시장에서는 KB국민은행 및 OK금융그룹과 함께 인도네시아 시장에 적합한 AI신용평가 모델을 개발 중이다.
yesji@fnnews.com 김예지 기자
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