
에어팩은 데이터 전처리부터 모델 개발, 전략 설계, 실행, 운영 모니터링까지 여신 전 과정을 하나의 구조로 통합한 AI 렌딩테크 인프라다. 리스크를 하나의 문제로 단순화하는 대신 여러 단위 문제로 분해하고 모듈 단위로 적용할 수 있도록 설계돼 국내외를 막론하고 각 금융기관의 상황에 맞는 단계적 도입이 가능하다.
이러한 구조는 성과로도 증명됐다. 대용량 데이터 분석 속도는 최대 30배(약 500분 → 15분) 개선됐고, 모델 성능(KS 통계 기준)은 약 10%p 향상(45% → 55%)됐다. 전략 반영 시간은 2주에서 1일로 단축됐으며 실제 업무 적용까지의 리드타임 역시 4주에서 1주로 크게 줄어들었다. 이는 AI 렌딩테크가 단순 기능이 아닌, 금융 의사결정 구조 자체를 바꾸는 인프라로 작동하고 있음을 보여준다.
주목할 점은 이러한 AI 인프라가 국내를 넘어 해외 시장에서 빠르게 채택되고 있다는 점이다. 에어팩은 2024년 인도네시아를 시작으로 해외 진출과 기술 수출을 본격화했으며, 현재는 10개국 이상으로 확장되고 있다. 특히 기술 수출을 통한 실질적인 수익화는 한국을 포함해 인도네시아, 베트남, 호주 등 총 4개국에서 이뤄지고 있으며 2025년 기준 전체 계약의 약 30%가 해외에서 발생할 정도로 해외 시장은 이미 주요 성장 축으로 자리 잡았다. 이는 에어팩이 특정 시장에 국한된 솔루션이 아니라, 다양한 금융 환경에 적용 가능한 ‘글로벌 AI 인프라’임을 보여준다.
이는 과거 글로벌 금융시장에서 외산 금융 IT와 신용평가 기술을 도입하던 흐름과는 다른 변화다. 이제는 한국에서 개발된 AI 금융기술이 해외 금융기관의 운영 인프라로 채택되고 있으며, 국내 금융사의 해외 법인뿐 아니라 현지 금융기관까지 그 적용 범위를 넓혀가고 있다.
결국 에어팩의 확장은 ‘금융기술을 수입하던 나라’에서 ‘수출하는 나라’로의 전환을 상징한다. 해외 금융시장은 더 이상 기술을 검증하는 PoC 단계가 아니라, 성과와 안정성이 동시에 요구되는 실제 운영의 무대이며, 에어팩은 이 환경에서 수익성과 적용 가능성을 동시에 입증하고 있다.
이는 금융기관의 의사결정 구조 개선을 초월해, 국내는 물론 글로벌 시장에서 금융 약자에 속하는 금융 소비자에게 보다 정교한 리스크 평가 기반의 금리·한도 혜택과 금융 접근성을 높인다는 점에서 의미가 있다.
PFCT 이수환 대표는 “금융과 같이 복잡한 산업에서는 범용 AI보다 산업에 최적화된 버티컬 AI 인프라가 중요해지고 있으며, 금융 AI 경쟁 역시 여신 전 과정을 하나의 연결된 인프라로 얼마나 빠르게 구축하고 운영할 수 있는지로 이동하고 있다”며 “에어팩은 이러한 AI 인프라를 글로벌 환경에서도 실제로 작동시키며, 한국 금융기술이 ‘수출되는 기술’로 자리 잡고 있음을 보여주는 사례”라고 했다.



