금융거래 이력 부족 손님도 보다 정확한 신용평가로 더 나은 금융서비스 수혜 기회 제공
하나은행(은행장 박성호)은 입출금 통장 거래 내역을 활용한 빅데이터 기반 신용평가모형을 개발하고 금융소외계층 지원을 통한 포용적 금융의 실천에 나선다고 8일 밝혔다.
하나은행이 약 10개월간 자체 개발한 이 모형은 빅데이터 기반 머신 러닝을 통해 특히 사회초년생, 주부, 노년층 등 대출 사용 이력과 신용카드 활용 기록 등이 부족해 원활한 신용도 측정에 어려움을 겪는 금융소외계층 손님을 위한 모형이다.
이 모형은 기존 신용평가사에서 제공하는 신용정보에 하나은행 입출금 통장의 거래내역 등 신용도 상향에 긍정적인 영향을 미칠 데이터를 결합해 신용평가를 진행한다.
보다 정밀한 데이터에 기반해 은행은 체계적 리스크 관리 수행이 가능해 짐은 물론, 금융거래 이력이 부족한 손님 역시 정확한 신용평가를 거쳐 대출 실행 및 추가 한도 부여 등 더 나은 금융서비스 수혜 기회가 부여된다. 또한 기존 손님도 이 모형이 동일하게 적용됨으로써 보다 적정한 신용평가가 가능해진다.
황효상 하나은행 리스크관리그룹 부행장은 “최근 시작된 가명정보 활용 리스크 관리 기법으로 통장 거래내역 정보를 신용평가모형에 활용할 수 있게 되었다”며 “앞으로도 하나은행은 국내 최고 수준의 리스크 관리 전문 은행으로서 금융소외계층과 함께 성장할 수 있는 다양한 솔루션 제공을 위해 노력하겠다”고 밝혔다.
한편 하나은행이 이번에 선보인 신용평가모형은 지난 2019년 하나은행이 은행권 최초로 자체 개발한 머신 러닝 기반 신용평가모형의 2차 고도화 작업 결과다.
하나은행은 지난 9월말 머신 러닝 기반 신용평가모형의 1차 고도화를 통해 기존 신용평가사에서 제공하는 약 45백만건 규모의 신용정보에, 하나은행 내부 약 4억건 규모의 예·적금 거래 정보 등 신용도 상향에 긍정적인 영향을 미칠 데이터를 가명 결합해 신용평가 모형을 개발한 바 있다.
해당 신용평가모형은 지난 11월 개인정보보호위원회, 과학기술정보통신부, 금융위원회, 보건복지부 주최 ‘가명정보 활용 우수사례 경진대회’에 참가한 17개팀 중 유일하게 2관왕을 달성하며(우수상 및 특별상 수상) 공신력을 인정 받은바 있다.
