어피닛 신용평가 연구, 국제 금융학회 'APAD 2026' 발표 논문 채택

어피닛(대표 이철원)은 노스웨스턴 대학교 경제학 연구진과 공동 수행한 산학 연구 논문이 아시아·태평양 파생상품학회(이하 APAD) 2026 컨퍼런스 발표 논문으로 공식 채택됐다고 16일 밝혔다. APAD 2026은 KDA 주관으로 지난 13~14일 대한민국 부산 파크 하얏트에서 열렸으며, 해당 논문은 'FinTech, AI & Digital Assets' 세션에서 발표됐다. 이번에 채택된 논문은 '대안 데이터가 신용평가의 분배적 효과에 미치는 영향'으로, 기존 금융 이력 데이터 대신 SMS 등 비정형 대안 데이터를 AI 신용평가 모델에 적용했을 때 나타나는 효과와 계층별 분배적 영향을 분석한 연구다. 연구 결과, SMS 등 대안 데이터와 머신러닝을 결합한 대안신용평가시스템(ACS, Alternative Credit Score)의 예측력은 전통 신용점수 대비 약 33% 향상됐다. 특히 SMS 데이터는 대안 데이터 가운데 가장 큰 기여를 한 것으로 나타났다. 이 시스템은 신용 이력이 없어 기존 금융권에서 대출이 어려웠던 신규 차입자에게 대출 기회를 제공하는 등 금융 포용성 확대 효과를 실증했다. 연구진은 이런 기술 혁신의 혜택이 상대적으로 금융 정보가 풍부한 계층에 더 크게 돌아가는 '분배적 효과'가 존재함도 함께 규명했다. 이는 알고리즘의 편향이 아니라 계층별로 추출 가능한 정보량의 차이에서 비롯된 것으로, 진정한 포용적 신용평가를 위해서는 데이터 공유의 마찰과 정보 불균형을 함께 해소해야 한다는 정책적·설계적 시사점을 함께 제시했다. 어피닛은 10년 이상 인도 시장에서 자체 ACS를 운영하며 중·저신용자층과 금융 소외 계층의 행동 데이터를 축적해왔다. 이번 연구는 이런 현장 데이터를 노스웨스턴 대학교 경제학 연구진의 학문적 방법론과 결합해, AI 기반 포용적 신용평가 모델의 실증적 근거를 체계화했다는 점에서 의의가 있다. 어피닛은 앞서 AI 금융 컨퍼런스 'ACM ICAIF 2025'의 딥 서바이벌 모델링 부문에서 1위를 차지한 데 이어, 이번 APAD 채택을 통해 AI 금융 기술력에 대한 국제적 학술 검증을 이어가고 있다. 이철원 어피닛 대표는 "어피닛이 인도에서 10년간 쌓아온 대안 데이터와 AI 신용평가 역량이 글로벌 학계에서도 검증받는 결과"라면서 "ACM ICAIF에 이어 APAD까지 AI 금융 기술력의 학술적 근거를 계속 쌓아가며, 인도를 넘어 글로벌 금융 소외 계층을 위한 AI 금융 인프라 구축에 더욱 속도를 내겠다"고 밝혔다.