밸런스히어로, 'AI 대안신용평가모델 연구' 국제학술대회 KER서 공개
밸런스히어로(대표 이철원)는 인도에서의 대규모 데이터 기반 신용평가모델 연구 결과가 국제학술대회 KER(Korean Economic Review International Conference)에 채택돼 발표한다고 12일 밝혔다. 이번 연구는 기존 신용평가가 불가능하거나 취약한 대상을 대상으로, AI 기술 기반 대안신용평가시스템(ACS)이 전통적 방식 대비 얼마나 효과적으로 신용 위험을 예측하는지 실증적으로 분석했다. KER은 한국경제학회(KEA)가 주관해 매년 열리며 국내외 경제학 연구 성과를 공유하는 국제학술대회다. 이달 17일 열리는 올해 KER에서는 최신 경제학 이론과 실증연구가 논의되며, 밸런스히어로의 연구는 '불평등과 시장'이라는 주제의 세션에서 발표된다. 이번 논문은 '신용정보가 부족한 저소득·무신용층의 금융 접근성'이라는 주제로 노스웨스턴 대학교 소속 연구진이 밸런스히어로가 쌓아온 수천만 명 고객 금융 이력 데이터를 기반으로 연구를 진행했다. 밸런스히어로는 기존 전통적 금융기관에 존재하지 않는 이용자의 스마트폰 내 문자메시지(SMS) 결제 내역, 설치 앱, GPS 정보, 설문조사 등 비전통적 데이터를 폭넓게 수집·분석해 금융 데이터화한다. 연구 결과, 밸런스히어로의 ACS의 예측 성능은 전통적 신용점수 모델 대비 AUROC 기준 32.7% 높았다. 또 SMS에 포함된 금융 거래 내역 및 상환 관련 정보가 신용위험을 평가하는 데 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. ACS 정밀도-재현율 곡선, Gini 계수 등 다른 지표에서도 대안신용평가의 우월성이 확인됐다. 연구에 참여한 이승형 연구원은 "ACS는 AI 기반 신용평가 모델 XGBoost와 LightGBM 등 최신 알고리즘을 적용하고, 누적된 수천만개의 데이터를 기반으로 한다는 점이 특징"이라면서 "이번 연구는 저소득, 저신용, 무신용자들을 위한 금융 서비스를 리스크 관리를 통해 효율적으로 제공할 수 있다는 점을 시사한다"고 말했다. 특히 대안 데이터 중 문자메시지 기반 거래 정보가 단일 데이터 소스 중 가장 높은 예측력을 보였다. 신용조회가 어렵거나 정보가 부족한 계층도 텍스트 데이터만으로 금융 상품 승인이 가능해졌다. 또한, AI가 학습한 주요 예측 변수(특성)들은 문자 내 '연체', '스팸' 등과 같은 특정 키워드 출현 빈도, 최근 금융활동 일시, 교육 수준 등이 포함됐다. 밸런스히어로 신재혁 리더는 "이번 연구는 인도와 같은 개도국에서 금융문맹층, 신용정보 미보유자에게 새로운 기회를 제공했다. 대안 데이터와 인공지능 기술이 글로벌 금융포용성에 크게 기여할 수 있음을 보여준다"며 "향후 개인정보보호와 정보비대칭 해소 간의 균형점을 모색해 글로벌 금융 시장에 기여할 수 있는 서비스로 나아갈 것"이라고 말했다.
