KB금융그룹(회장 윤종규)이 금융권 최초로 금융그룹 계열사 데이터를 통합하여 활용한 ‘그룹 통합 소매 신용평가시스템’ 개발을 완료하고 15일부터 계열사별로 순차적으로 적용한다.
이번에 개발한 ‘그룹 통합 소매 신용평가시스템’은 계열사 자체 정보만을 이용한 기존 신용평가모형과 달리, KB금융그룹 내 7개 계열사(은행, 증권, 손해보험, 카드, 생명보험, 캐피탈, 저축은행)의 데이터를 활용하여 개발한 신용평가시스템으로 업계 최초로 금융그룹 전체의 데이터를 통합하여 활용하였다는데 큰 의의가 있다.
아울러 KB금융그룹의 데이터는 물론, 외부 신용정보회사의 빅데이터를 함께 활용하여 금융거래 정보가 부족한 ‘Thin filer’에 대한 평가의 불이익이 해소 될 수 있도록 하였고, 또한 평가모형의 성능 제고를 위해 머신러닝 기술(컴퓨터가 스스로 학습하여 최적의 결과를 도출하는 최신 기술)을 적용하여 모형의 고도화를 꾀하였다.
이는 핀테크 기술의 확산, 비대면 채널을 통한 업권별 금융상품의 경계가 불분명해지는 등 급격한 금융환경의 변화 속에서 기존 신용평가시스템과는 다른 새로운 패러다임 전환의 시발점이라 할 수 있다.
KB금융그룹은 ‘그룹 통합 소매 신용평가시스템’을 통해 중·저신용 고객군에 대한 평가 정교화가 가능해져 중금리 대출 활성화에 기여할 것으로 기대하고 있으며, 금융소비자는 이를 통해 추가 대출 기회를 확보할 수 있을 것으로 보고 있다.
KB금융지주 CRO(Chief Risk management Officer) 신현진 상무는 “이번 시스템 개발을 통해 중금리 대출 활성화를 지원하고 그룹의 소매 자산 관리 체계의 일관성을 확보할 것으로 기대한다”고 전했다. 또한, 그룹 내 개인사업자를 포함한 전체 소매 익스포져에 대해 차주 기준의 일원화된 통합관리체계를 구축하는데 동 시스템을 적극 활용할 계획임을 밝혔다.
또한 이번 통합 소매신용평가시스템 개발에 참여한 신용평가사 KCB(코리아크레딧뷰로) 관계자는 “이번 개발에 활용된 머신러닝 기술을 통해 높은 변별력 확보가 가능했으며, 특히 기존 머신러닝 기반 신용평가에서 한계점으로 지적되던 평가 사유의 설명이 가능하다는 점이 큰 차이다”라고 설명했다.
한편, KB금융그룹의 '그룹 통합 소매 신용평가시스템'은 계열사별 신용평가시스템과 함께 대출가능여부 확인 및 대출한도부여 등 심사에 활용되며, 15일부터 KB국민카드, KB저축은행을 시작으로 KB국민은행과 KB캐피탈에도 11월 이내에 확대 적용할 예정이다.
