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어피닛, 서울대와 AI 신용평가 정교화 기술 공동 특허 출원

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AI 핵심 요약

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  • 어피닛이 3일 서울대와 신용평가 AI 특허를 출원했다.
  • 미승인 고객 상환능력을 확인하는 3단계 절차를 개발했다.
  • 인도 트루밸런스에 적용해 신흥시장으로 확대할 계획이다.

!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.

인도 트루밸런스 심사 시스템에 단계적 적용 추진

[서울=뉴스핌] 양태훈 기자 = 인공지능(AI) 금융 플랫폼 어피닛(AFINIT)은 서울대학교산학협력단과 공동으로 신용평가를 정교화하는 AI 기술에 대한 특허를 출원했다고 3일 밝혔다.

이번 특허는 어피닛과 서울대학교가 지난해 개발도상국의 금융 포용성 확대를 목표로 시작한 'AI 기반 금융 프레임워크' 공동 연구에서 개발한 기술이다.

출원 기술은 기존 신용평가 시스템에서 대출 상품 미승인 고객의 실제 상환 결과를 확인하기 어려운 문제를 보완하는 데 초점을 맞췄다.

금융 서비스 플랫폼 '트루밸런스(True Balance)'. [사진=어피닛]

대출이 승인된 고객은 이후 정상 상환 또는 연체 여부가 데이터로 축적된다. 반면 미승인 고객은 실제 대출이 실행되지 않기 때문에 상환 능력이 있었는지 사후 확인할 수 있는 데이터가 남지 않는다.

어피닛에 따르면 기존 시스템에서는 상환 확률을 예측하는 AI 모델은 축적된 승인 고객 데이터를 통해 학습할 수 있지만, 미승인 고객에 대한 검증 데이터가 없어 승인과 거절의 기준을 결정하는 과정에는 사전에 설정한 심사 규칙이 활용돼 왔다.

어피닛과 서울대 연구팀은 미승인 고객의 실제 상환 능력을 확인하고 해당 데이터를 심사 기준에 반영하기 위한 3단계 절차를 개발했다.

첫 단계에서는 AI가 기존 심사 규칙과 같은 판단을 내리도록 학습한다. 이어 과거 데이터를 이용해 새로운 심사 방식에 대한 시뮬레이션을 진행한다.

이 과정에서는 부도율뿐 아니라 ▲이자 수익 ▲원금 회수 ▲손실 ▲비용 등을 함께 고려해 미승인으로 발생할 수 있는 기회 손실과 승인에 따른 손실 가능성을 평가하도록 설계했다.

마지막 단계에서는 미승인 고객 가운데 모델이 상대적으로 위험도가 낮다고 판단한 일부 고객을 시범적으로 승인해 실제 상환 데이터를 확보한다.

이들의 상환 결과가 축적되면 기존에 확보하기 어려웠던 미승인 고객군의 실제 상환 데이터를 AI 학습에 다시 반영한다. 이후 해당 데이터를 기반으로 심사 기준을 조정하고 적용 대상을 단계적으로 확대하는 구조다.

회사는 기존 미승인 고객을 일괄적으로 승인하는 방식이 아니라 실제 상환 데이터를 확보하면서 위험이 확인된 범위 안에서 승인 대상을 순차적으로 확대하는 것이 이번 기술의 특징이라고 설명했다.

신재혁 어피닛 AI 리드는 "서울대와 함께 시작한 연구가 1년 만에 실제 특허 출원으로 이어졌다"며 "부도율 예측만 학습하고 심사 결정은 학습하지 않았던 신용평가 시스템의 한계를 보완하기 위한 기술"이라고 말했다.

이어 "그동안 기술적인 한계로 거절되던 고객들에게도 보다 정확한 심사를 제공할 수 있는 기반을 마련할 것으로 기대한다"고 덧붙였다.

서울대학교 관계자는 "그동안 금융 서비스를 이용하지 못했던 고객들에게도 안전하게 적용할 수 있는 심사 정책 개선 방법을 찾는 것이 이번 연구의 핵심이었다"고 말했다.

어피닛은 이번 기술을 인도에서 운영하는 금융 서비스 플랫폼 '트루밸런스(True Balance)'의 심사 시스템에 단계적으로 적용할 예정이다. 향후 다른 신흥 시장으로 사업을 확대하는 과정에서도 해당 기술을 활용할 계획이다.

한편 어피닛은 이철원 대표가 2014년 설립한 AI 금융 기업이다. 인도에서 대안신용평가시스템(ACS)과 이를 기반으로 한 AI 금융 의사결정 플랫폼 트루밸런스를 개발·운영하고 있다.

트루밸런스는 인도에서 결제와 소액 대출, 보험 등 금융상품 추천·매칭, 공과금 납부, 선불 충전 등의 서비스를 제공한다. 어피닛에 따르면 서비스 지역은 인도 전역의 95% 이상이며 비은행금융회사(NBFC)와 선불결제수단(PPI) 라이선스를 보유하고 있다.

dconnect@newspim.com

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