KB캐피탈은 국내 금융 업계에서 처음으로 ‘머신러닝(Machine Learning)’을 활용한 신개념 신청평점모형을 개발했다고 9일 밝혔다. 머신러닝은 빅데이터를 분석해 미래를 전망하는 인공지능 분야의 한 형태이다. 이 같은 머신러닝을 활용하면 소규모 기업 고객(SOHO), 신용정보 부족 고객(Thin File), 저신용 고객(Sub-Prime) 등에 대해서도 정교화된 승인과 한도 전략을 수립할 수 있게 된다. KB캐피탈은 신청평점의 성능을 높이기 위해 지난 3월부터 5개월 동안 나이스평가정보, 한국스코어링, 핀테크 업체 솔리드웨어와 개발을 진행했다.
KB캐피탈 관계자는 “신청평점은 대출을 신청한 고객의 신용을 평가하기 위한 모형으로 대출 승인 여부나 금리, 한도 등에 활용한다”며 “신청평점 성능이 우수해지면 연체 고객을 잘 예측하게 돼 손실을 줄일 수 있고 고객들도 자신의 신용도에 적합한 금리를 제공 받을 수 있어 혜택을 볼 수 있다”고 설명했다.
