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SBI저축은행이 비금융 정보를 활용한 시스템 업그레이드로 대출 효율성을 높인다.
6일 업계에 따르면 SBI저축은행의 핀테크 태스크포스(TF)팀은 각종 빅데이터를 바탕으로 비금융 정보를 적극 활용한 개인신용평가시스템(CSS) 고도화를 검토하고 있다.
이미 SBI저축은행은 지난 4월 '머신러닝 CSS'를 도입, 고객의 사회관계망서비스(SNS) 활동 빈도 등을 반영하고 있는데, 여기에 소비자들의 빅데이터를 확대 반영하는 방향이다.
다만 SBI저축은행은 아직 검토 단계여서 빅데이터 보유 업체와 업무 제휴 등을 맺지 않은 상태로 알려졌다.
SBI저축은행은 인터넷전문은행이나 P2P(개인간거래)금융, 카드사 등이 비금융 정보를 활용한 데 발맞춰 시스템을 고도화했을뿐 아니라 한 걸음 나아가 적극 도입하려는 청사진을 그리는 셈이다.
기존에 사용하던 금융 정보외에 새로운 종류의 정보를 확대 접목해 대출자에 대한 평가 시스템을 업그레이드 하겠다는 뜻이기도 하다.
비금융 정보란 통신비, 해외 로밍 횟수, SNN 활용도, 온라인 쇼핑몰 구매력, 온라인 이용 패턴 등 각종 모든 정보를 포괄할 수 있는 개념이다. 개인의 대출 상환 능력, 자산, 신용거래 이력 등 금융 정보와 대비된다.
비금융 정보를 활용한 CSS 고도화는 신용등급으로만 대출자들을 평가하던 방식에서 벗어나 금융 소비자들을 입체적으로 평가할 수 있다.
대출자에 대한 정교한 평가로 대출자의 한도를 조정할 수 있어 궁극적으로 수익성 강화로 이어질 수 있다는 얘기다.
업계 관계자는 "SBI저축은행은 현재는 CSS 고도화를 위한 방안을 검토중"이라며 "CSS 고도화로 대출자들의 신용도를 재평가할 수 있어 신규 우량 고객을 발굴하는데 도움이 된다"고 말했다.
특히 금융당국의 대출 옥죄기로 인한 팍팍한 영업 환경에서 대출 효율성을 높이는데 도움이 된다.
금융당국이 1400조원이 넘는 가계부채를 조절하기 위해 올해 2금융권의 대출 증가폭 10%를 넘지 않도록 하는 등 사실상 총량제를 도입했다.
이에 따라 2금융권 전체적으로 신규 대출 여력이 줄어들고 대출 리스크 관리가 중요해졌다.
우량 고객을 발굴하고 기존의 고객도 상환 능력이나 부실율을 제대로 평가할 수 있는 능력이 필요한 것이다.