카카오뱅크와 서울대학교 경제연구소(김재영 교수, 경제학부)는 지난 1년 간 '신용평가모형에 대한 해석가능한 머신러닝 방법론'을 함께 연구하는 산학협력 프로젝트를 진행했다.
이번 카카오뱅크와 서울대학교의 공동 연구는 인공지능(AI) 기술을 통해 개발한 신용평가 모형에 특화한 해석 가능 방법론을 개발했다는 점에서 의미가 크다.
신용평가모형에 머신러닝, 딥러닝 등 AI 기술을 활용할 경우, 수백 개에 이르는 데이터를 모형에 적용할 수 있을 뿐만 아니라 모형의 변별력 성능 또한 높일 수 있다. 다만 어떠한 이유로 결과값이 도출됐는지 변수와 결과 간의 설명력을 확보하기 어렵다는 점에서 신용평가 모형에서는 제한적으로만 활용되어 왔다.
인공지능 기반 서비스에 대한 윤리 기준이 높아지고 금융당국에서도 설명가능 인공지능(XAI)을 의무화하고 있는 변화에 발맞춰, 카카오뱅크는 선제적으로 신용평가모형 분야에서도 설명 가능성을 제고한다는 계획이다.
카카오뱅크는 신규 개발한 방법론을 바탕으로 신용평가모형 고도화를 지속한다. 개인의 어떤 특성이 신용평가 결과에 어느 정도의 영향을 미쳤는지 정량화 및 파악이 가능해져 모형의 성능 개선에도 긍정적일 것으로 기대된다.
카카오뱅크는 데이터 기반의 신용평가모형 혁신을 바탕으로 대안신용평가모형인 '카카오뱅크 스코어', '소상공인 업종 특화 신용평가모형' 등을 독자적으로 개발, 적용함으로써 정교한 평가가 어려운 중·저신용 고객, 씬파일러 그리고 개인사업자에 대한 포용금융을 확대해오고 있다.
카카오뱅크의 지난 1분기 중·저신용대출 평균 잔액은 역대 최고치인 4조 6,200억 원을 기록했으며 누적 공급액은 11조 3,000억 원을 넘어섰다.
카카오뱅크 관계자는 "앞으로도 AI 기술을 활용한 신용평가모형 고도화를 지속할 것"이라며, "금융 이력 부족 고객 등 금융 취약 계층에게도 합리적인 평가 체계를 제공하는 등 포용금융을 강화해 나가겠다"고 전했다.
한시은 빅데이터뉴스 기자 hse@thebigdata.co.kr
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