AI기반 최저금리 대출 '표준 모델' 선보였다

AI 기술금융사 피에프씨테크놀로지스(PFCT)가 세계적인 학술대회에서 AI 알고리즘을 통해 온라인 대출비교서비스시장에서 금융사의 이익을 키우고, 소비자는 최저 금리를 얻을 수 있는 새로운 ‘표준’ 모델을 제시해 주목받았다.

PFCT는 지난달 29일 자사 AI 기술연구팀이 스페인 바르셀로나에서 열린 데이터마이닝 및 AI 학술대회 KDD(Knowledge Discovery and Data Mining) 2024 컨퍼런스에서 대한민국 금융사 최초로 ‘온라인 개인신용대출(UPL) 시장 내 금리 입찰 방법에 관한 연구’(Learning to Bid the Interest Rate in Online Unsecured Personal Loan) 논문을 발표했다고 2일 밝혔다. 이는 개인신용대출시장에 AI를 활용한 ‘반복경매’의 개념을 적용해 연구한 첫 사례다.

이 논문은 개인신용대출(UPL) 시장을 반복되는 경매 시나리오로 모델링한 연구를 담고 있다. 온라인대출비교서비스가 대중화됨에 따라 금융 소비자(대출 신청자)는 더 높은 대출 한도와 낮은 금리를 위해 다양한 대출 상품을 한꺼번에 비교해 가장 최적의 대출 조건을 선택하는데, 이 과정을 ‘반복경매’에 빗대어 정의한 것이다.

기존의 전통 금융기관들은 전문가들의 경험을 바탕으로 판단하는 휴리스틱(heuristic) 방법에 의존해 금리를 설정해왔다. 반면, PFCT AI 기술연구팀은 연구를 통해 금융사의 누적 이익 극대화, 소비자의 최저 금리를 위한 ‘최적의 금리 전략’을 찾는 방법으로 ‘오토인터레스트(AutoInterest)’라는 AI 알고리즘을 제안한다.
PFCT가 제안하는 AI 알고리즘을 평가한 결과, 기존의 고정 금리 전략(휴리스틱) 대비 더 높은 누적 이익을 보여주는 것으로 나타났다. 이와 동시에 PFCT의 자체 CSS모델 정확도와 우수한 변별력도 다시 한번 검증됐다. 정교한 신용평가 (CSS) 기술이 AI 알고리즘 검증 효과에 영향을 미치기 때문이다.

기술연구를 총괄한 안병규 이사는 “본 연구는 중저신용자를 위한 포용 금융 기술 개발의 일환으로 진행됐다. 국내에서 기관투자를 앞두고 있는 만큼 해당 기술을 빠르게 상용화해 차입자들은 더 낮은 금리, 합리적인 한도로 대출 상품을 이용하고 금융기관들은 온라인 대출비교서비스 시장에서 최적의 수익을 달성할 수 있도록 할 것”이라고 했다.

한편 KDD는 컴퓨터 및 관련 분야의 저명한 학회를 평가하는 코어 컨퍼런스 랭킹(CORE Conference Ranking)에서 최상위 등급 A*에 해당하는 데이터 마이닝(지식발견) 분야에서 가장 권위있는 학회다.


홍석경 글로벌이코노믹 기자 hong@g-enews.com