KB금융그룹(회장 윤종규)이 계열사 데이터를 통합, 활용한 ‘그룹 통합 소매 신용평가시스템’ 개발을 완료하고 15일부터 계열사별로 순차적으로 적용한다.

‘그룹 통합 소매 신용평가시스템’은 계열사 자체 정보만을 이용한 기존 신용평가 모형과 달리, KB금융그룹 내 7개 계열사(은행, 증권, 손해보험, 카드, 생명보험, 캐피탈, 저축은행)의 데이터를 활용한다는 점이 특징이다.

KB금융그룹의 ‘그룹 통합 소매 신용평가시스템’은 계열사별 신용평가시스템과 함께 대출 가능여부 확인 및 대출 한도 부여 등 심사에 활용된다.

10월 15일부터 KB국민카드, KB저축은행을 시작으로 국민은행과 KB캐피탈에도 11월 이내에 확대 적용할 예정이다.

KB금융그룹의 데이터는 물론, 외부 신용정보 회사의 빅데이터를 함께 활용해 금융거래 정보가 부족한 ‘씬 파일러(Thin filer)’에 대한 평가의 불이익이 해소될 수 있도록 서비스가 강화됐다.

‘씬 파일러’는 영어 단어 글자 그대로 ‘얇은 파일’을 뜻하는 말로, 금융거래 정보가 거의없는 ‘금융 거래 정보 부족자’를 일컫는다.

과거 거래정보 부족으로 인해 중신용 고객군으로 분류돼 대출금리 등에 불이익을 받는 경우가 빈번했다.

아울러 KB금융그룹은 평가모형의 성능 제고를 위해 머신러닝 기술(컴퓨터가 스스로 학습해 최적의 결과를 도출하는 최신 기술)을 적용, 모형의 고도화를 꾀했다.

신현진 KB금융지주 CRO(Chief Risk management Officer) 상무는 “이번 시스템 개발을 통해 중금리 대출 활성화를 지원하고 그룹의 소매 자산 관리 체계의 일관성을 확보할 것으로 기대한다”고 전했다.

덧붙여 신 상무는 “그룹 내 개인사업자를 포함한 전체 소매 익스포져에 대해 차주 기준의 일원화된 통합관리체계를 구축하는데 이 시스템을 적극 활용할 계획”이라고 밝혔다.

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 차이”라고 설명했다.

나규백 KB금융지주 리스크관리부 차장은 “현행 금융지주사법 48조 2에 근거, 리스크 관리 목적으로 계열사 고객정보 활용은 가능하다”며 “유관기관 유권을 거친 사안”이라고 현행 제도의 근거를 설명했다.

<김동기 기자>kdk@bikorea.net