KB캐피탈, 머신러닝 활용한 신용평가시스템 구축

KB캐피탈은 머신러닝(Machine Learning)을 활용한 신청평점모형 개발을 완료하고, 이를 주요상품에 전면적으로 도입했다고 9일 밝혔다.

신청평점은 대출을 신청한 고객의 신용을 평가하기 위한 모형으로, 대출 승인 여부나 금리, 한도 등을 결정하는 데 쓰인다.

금융기관의 신청평점 성능이 우수하면 연체가 예상되는 고객을 잘 예측할 수 있어 손실금액을 축소할 수 있는 장점이 있다.

KB캐피탈은 기존 신청평점에서 성능이 상대적으로 떨어졌던 소규모기업고객(SOHO), 신용정보 부족고객(Thin File), 저신용 고객(Sub-Prime)들에 대한 정교화된 승인 전략을 수립할 수 있게 됨에따라 향후 영업확대, 승인률, 건전성 개선에도 큰 효과가 있을 것으로 보고 있다.

KB캐피탈은 신청평점의 성능을 향상시키기 위해 지난 3월부터 5개월 동안 NICE평가정보, 한국스코어링 등과 신청평점모형 개발을 진행해왔다.

박지우 KB캐피탈 대표는 “캐피탈 업권은 그동안 타업권에 비해 신용정보 등이 부족해 신청평점의 성능이 많이 떨어졌던 것이 사실"이라며 "머신러닝 기술을 전면 도입하고, 손실비용 축소와 함께 고객 만족도 향상을 통해 상품 경쟁력 향상도 기대할 수 있게 됐다"고 말했다.