자체 모형으로 중저신용자 대출 문턱 낮춘다…'카카오뱅크 스코어' 주목
대출 금액 13%·대출 건수 11% 증가…중저신용대출 1조원 공급
'AI검색·금융계산기' 등 기술 혁신 계속…"사용자 경험 변화"
- 정지윤 기자
(서울=뉴스1) 정지윤 기자 = 정부의 포용금융 기조에 중·저신용자 대출 문턱을 낮췄다는 평가를 받는 카카오뱅크(323410)의 자체 신용평가모형 '카카오뱅크 스코어'에 이목이 쏠리고 있다. 카카오뱅크는 자체적으로 개발한 신용평가 모형에 더해 인공지능(AI) 기술을 접목한 고객서비스 등 혁신으로 소비자들의 금융 접근성을 높이겠다는 구상을 밝혔다.
카카오뱅크는 29일 서울 영등포구 카카오뱅크 여의도오피스에서 카카오뱅크의 자체 신용평가 모형과 AI 전략을 소개하는 자리를 가졌다.
이날 발표자로 나선 조진현 카카오뱅크 신용리스크모델링팀장은 최근 정부의 포용금융 기조에 맞춰 주목받고 있는 카카오뱅크의 대안신용평가모형인 '카카오뱅크 스코어'를 소개했다.
카카오뱅크 스코어는 2022년 카카오뱅크가 롯데멤버스·교보문고 등 가명결합데이터 1800만 건을 활용해 선보인 독자적 대안신용평가모형이다. 카카오뱅크 앱 내 적금·이체 실적, 카카오 선물하기·택시 이용, 도서 구매 등 3800여 변수가 반영된 것이 특징이다.
카카오뱅크는 해당 모형을 적용해 2025년 3분기까지 중·저신용 대출의 13%(약 1조 원)가 기존 금융정보 중심모형으로는 거절된 고객에게 추가 공급됐다고 밝혔다.
조 팀장은 "카카오뱅크 스코어의 성과로 약 9900억 원 규모의 대출이 추가 승인됐다"며 "금액기준으로 보면 약 13%, 대출 건수로 보면 11% 증가한 수준"이라고 설명했다.
카카오뱅크는 카카오뱅크스코어를 내부 심사에 활용하는 것에서 나아가 외부 금융사에서도 활용할 수 있도록 고도화한 '카플 스코어'도 제공하고 있다.
이에 '외부에 활용할 시 기존 신용평가사와 이해충돌은 없을지' 묻는 질문에 조 팀장은 "유사신용정보법이라고 해서 신용평가사업을 인가받지 못하면 신용등급 체계를 할 수 없어 NICE평가정보와 MOU를 통해 비즈니스를 나들고 있다"고 설명했다.
그러면서 "신용평가사도 대안정보에 대한 니즈가 많아 발굴에 있어서는 (카카오뱅크가) 기여하고 있다고 본다"고 설명했다.
카카오뱅크는 2023년부터는 개인사업자용 '소상공인 특화 신용평가모형'을 구축한 바 있다. 이후에는 음식점업·온라인셀러 등 금융 접근성이 낮은 업종에 평가모형을 특화해 대출을 받기 어려운 개인사업자들도 금융 서비스에 접근할 수 있도록 고도화한다는 구상이다.
이날 설명회에서는 카카오뱅크의 인공지능(AI) 활용 전략에 대해서도 소개됐다.
이재욱 카카오뱅크 AI고객서비스개발팀장은 △AI 스미싱 문자 확인 △AI 검색 △AI 금융계산기 등 지난해부터 선보이고 있는 카카오뱅크의 AI서비스를 언급했다.
지난해 5월 출시된 AI검색은 검색증강생성(RAG) 기술을 통해 고객이 질문을 하면 AI가 데이터를 기반으로 검증 가능한 정보 기반의 답변을 제공하는 서비스다.
이 팀장은 "생성형 AI에 카카오뱅크가 가지고 있는 자체 정보를 검색해 더 넓은 범위의 데이터로 확대할 수 있도록 하고 있다"며 "베타 서비스 형식으로 출시해 서비스를 시도해 보고 있는 단계"라고 설명했다.
AI가 잘못된 정보를 제공할 가능성, 이른바 '할루시네이션'에 대한 우려에는 "요즘 나오는 거대언어모델(LLM)들은 웬만한 자연어를 이해할 수 있을 정도의 베이스 모델을 가지고 있다"며 "RAG 기술을 통해 카카오뱅크의 도메인을 먼저 이해하고 이 데이터를 기반으로 답변해야한다는 형태로 풀면 할루시네이션을 많이 제거할 수 있다"고 답했다.
'향후 AI를 다른 사업까지 확장할 계획이 있는지' 여부에 대해선 "AI를 투자나 가치적인 면에서 접근해야 할지, 사용성 개선을 위한 것이라고 봐야할지 아직은 내부적으로 고민스러운 부분"이라며 "카카오뱅크는 기술 주도로 사용자를 변화시키겠다는 목표를 갖고 있기에 베타서비스 결과를 통해 판단해 봐야 한다고 생각하고 있다"고 말했다.
stopyun@news1.kr
Copyright ⓒ 뉴스1. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포, AI학습 이용금지.









