웰컴저축은행의 디지털혁신…'머신러닝' 알고리즘 개발

300~400개 이상 데이터 분석…정교한 리스크 관리 가능
그동안 대출 어려웠던 8~10 등급까지 잠재고객군으로 확보

웰컴저축은행은 저축은행업계에서 유일하게 '머신러닝' 스코어카드를 가지고 있다. 분석 알고리즘 중 하나인 머신러닝은 방대한 데이터를 분석하고 스스로 특정 패턴을 찾아내 미래를 예측하는 기술이다. 기존 10여개에 불과했던 스코어카드(평점표) 갯수를 몇 백개 수준으로 늘렸다. 이에 따라 분석할 수 있는 데이터가 대폭 확장돼 그만큼 변별력이 높다. 

임성은 웰컴저축은행 데이터사이언스팀장은 "기존 금융사들은 15개 정도의 항목 변수를 활용하는 반면 머신러닝은 300~400개 이상의 데이터를 분석할 수 있어 그만큼 정교하고 리스크 관리 차원에서 유용하다"며 "스마트금융으로 가기 위해 무엇을 해야 할 지 고민한 결과"라고 말했다. 머신러닝을 적극 활용할 경우 기존 은행·신용카드 거래에서 저평가받던 고객들도 다른 우량 사유로 고평가 받을 수 있는 여지가 있다.

가시적인 성과도 나타났다. 대출 고객의 연체율이 2%포인트 하락했고, 기존에 대출이 어려웠던 8~10등급까지 잠재고객군이 확대됐다. 금융거래내역이 없어 씬파일로 불리는 금융초년생들도 대출 받을 길이 열렸다.

임 팀장은 "가지고 있는 수신고객·리테일 고객 데이터 등 다양한 정보들을 활용할 여지가 생긴 셈"이라며 "방대한 정보를 활용해 신용평가모형을 고도화다 보니 과거 신용대출 탈락자 100명 중 10~15% 정도가 승인을 받을 수 있게 됐다"고 설명했다.

웰컴저축은행은 디지털 역량 강화를 위해 조직적인 차원에서 변신을 꾀했다. 2014년 하반기에 만들어진 태스크포스(TF)팀인 'e-비즈니스 추진팀'은 스마트뱅킹 구축을 위해 AI 전문가를 팀장으로 한 디지털뱅킹팀으로 개편됐다. 각 영업부서에는 전문적으로 데이터 분석을 하는 데이터사이언스팀을 따로 뒀다. 단순히 디지털 관련 팀에만 인력이 집중된 형태가 아니라 리테일·심사전략 등 다양한 팀에 디지털 관련 인력이 배치된 것.

이렇게 디지털에 선제적으로 대응하면서 대출자가 대출심사 자료조회 및 제출에 동의하면 국세청 홈택스와 국민건강보험공단 등 관계기관에서 관련 정보를 불러오는 프로세스인 스크래핑 기술, 주요 업무를 태블릿PC를 통해 볼 수 있도록 한 W브랜치 등 다양한 서비스가 금융권 최초로 제공됐다.

웰컴저축은행은 조직 변신과 함께 전직원이 디지털 관련 교육을 받는 '공부하는 금요일' 프로그램도 도입했다. 주로 외부 강사를 초청해 블록체인, 생체인증, 머신러닝 등 금융계 핫 이슈를 다뤘다. 지난해 3월부터 시작해 상반기 11회, 하반기 12회 등 지난해에만 모두 23회의 강의를 진행했다.

웰컴저축은행은 향후 고객모집 등 마케팅에도 머신러닝 알고리즘을 활용할 계획이다. 임 팀장은 "특정 동호회에 가입한 사람을 대상으로 타겟마게팅을 할 경우 어떤 시점에 어떤 물품을 구입할 지 등을 방대한 데이터를 활용해 예측할 수 있다"며 "마케팅부터 모객까지 활용범위가 무궁무진하다"고 전했다.

이정화 기자 [e-mail]

<세계파이낸스>