1만여 개 비금융 대안정보로 대출 심사 고도화
인터넷은행이 선점한 씬파일러 대출 시장 본격 합류
사후 통제망 강화로 차주 연체율 방어 능력 증명해야
금융거래 이력이 부족한 차주를 포용하기 위해 은행권이 대안신용평가에 눈을 돌리고 있다. NH농협은행은 9일 비금융 대안정보 기반 신용평가 모형인 ‘올원브릿지모형’을 여신 심사에 전격 도입했다. 대출 문턱을 낮춰 금융 소외 계층을 끌어안는 동시에, 비금융 데이터가 차주의 실제 채무 상환 능력을 정교하게 판별할 수 있는지가 핵심 쟁점으로 떠올랐다.
이번 모형은 9개 기관이 보유한 비금융 가명정보를 결합해 확보한 1만여 개의 대안정보를 분석해 개발됐다. 기존 신용평가에서 제한적으로 쓰이던 통신비 납부 내역이나 소액결제 실적을 넘어, 공과금 성실 납부 이력, 전자상거래 쇼핑 빈도 및 소비 패턴 데이터 등을 포괄적으로 반영한 것이 특징이다. 이를 통해 고객의 경제 활동을 다각도로 계량화해 대출 심사에 활용한다.
과거 은행권 신용평가는 대출 이력이나 신용카드 사용 실적 등 금융 기록에 절대적으로 의존했다. 이 때문에 소득이나 실질 상환 의지가 있더라도 사회초년생, 주부, 은퇴 시니어, 소상공인 등 씬파일러는 1금융권 대출을 받기 어렵거나 높은 금리를 부담해야 했다. 농협은행의 대안 심사 도입은 이들 사각지대에 놓인 차주를 흡수해 잠재 우량 고객을 먼저 확보하겠다는 전략으로 풀이된다.
이미 대안신용평가 시장은 카카오뱅크 등 인터넷전문은행이 선점해 실질적인 공급 성과를 내고 있다. 카카오뱅크는 유통∙통신 기관 등 8개 기관 데이터를 결합한 독자 모형 ‘카카오뱅크스코어’를 통해 누적 1조 2,000억 원 규모의 중∙저신용 대출을 추가 공급했다. 신한은행, 하나은행 등 주요 시중은행 역시 비금융 데이터를 결합해 대안 평가 모델을 현업에 속속 적용하며 경쟁 수위를 높이고 있다.
그러나 리스크 관리 관점에서 보면 비금융 데이터 접목은 적잖은 불확실성을 안고 있다. 통신비나 공과금 납부, 온라인 소비 패턴은 은행 대출 원리금 상환이라는 무거운 채무 이행과 법적 구속력 측면에서 본질적인 성격 차이가 크다. 즉, 쇼핑을 자주 하거나 공과금을 제때 낸다고 해서 다중채무 위험이나 경기 침체 시 대출 원리금을 갚을 능력이 비례한다고 단정하기 어렵다. 대출 승인율을 높이는 데 그칠 경우, 대안정보 결합 과정에서 발생하는 잡음이나 왜곡으로 인해 은행 수익성을 갉아먹는 대손충당금 급증 부메랑을 맞을 수 있다.
최근 개인사업자와 중∙저신용자 대출 연체율이 상승 압력을 받는 현실은 대안 모형의 변별력 검증을 더욱 까다롭게 한다. 농협은행도 이런 부실 리스크를 의식해 신규 심사 문턱을 낮추는 대신 사후 통제망을 촘촘히 좁히는 방안을 택했다. 기존 대출 보유 차주에 대한 만기 연장 심사체계를 이원화해, 고객별 신용위험 수준을 재평가해 사후관리를 강화하고 상환능력이 검증된 우량 고객에 한해서만 연장 절차를 간소화∙자동화하기로 했다.
결국 대안신용평가 도입의 성과는 얼마나 많은 대출을 집행했느냐가 아니라, 유입된 씬파일러 차주의 실제 연체율을 우량 차주 수준으로 안정적으로 억제할 수 있느냐에 달렸다. 1만여 개의 비금융 대안정보가 차주의 부실 징후를 선제적으로 포착하는 조기 경보 기능을 수행할지, 경기 변동성 속에서도 신용위험 판별력을 지속해서 입증해낼지가 향후 건전성 방어의 향방을 가를 전망이다.
※ 이 기사는 랑펀미디어 AI 시스템을 통해 수집된 정보를 바탕으로 작성되었습니다.
