
“우리나라 금융 분야에서 인공지능(AI) 관련 투자가 늘고 있는데, 신용평가 부문이 이를 주도하고 있다. 향후 10년, 15년 동안 이 같은 추세는 지속될 전망이다”
3일 서울 여의도 한국경제인협회 컨퍼런스센터에서 열린 ‘AI를 활용한 신용평가 포럼’에서 김영도 한국금융연구원 선임연구위원은 이같이 밝혔다.
김 연구위원은 “AI는 신용평가 혁신의 핵심 도구로 주목받고 있다”며 “신용평가의 정밀도와 효율성은 물론 금융 포용성과 편의성을 획기적으로 향상시킬 수 있다”고 말했다.
AI는 개인과 기업의 신용평가에 모두 적용된다. 개인 신용평가의 경우, AI는 금융 거래뿐 아니라 소비 패턴, 소셜 미디어 활동, 통신요금 등 다양한 대안데이터를 활용해 정교한 평가를 수행한다. 이는 평가의 다양성과 정밀도를 높일 수 있다.
기업 신용평가에 AI를 적용하면 비재무 정보를 통해 기업 리스크를 조기에 감지하고, 이를 정량화할 수 있다. 기존의 재무제표 외에도 산업 동향, 뉴스 기사, 주가 및 거래량 등 금융시장 정보를 포함한 다차원적 분석이 가능하다.
다만 김 연구위원은 “개인 신용평가에 비해 평가 건수가 상대적으로 적은 기업 신용평가는 AI 도입으로 인한 개선효과가 제한적일 수 있다”고 지적했다.
AI 신용평가의 핵심 과제로는 크게 ▲공정성 ▲설명 가능성 ▲성능 검정 방식이 꼽힌다. 이중 공정성은 알고리즘의 편향 문제를 수반한다. AI는 학습 데이터에 기반해 평가를 수행하기 때문에, 데이터에 내재된 편향이 그대로 모델에 반영될 수 있다. 이는 사회·경제적 취약계층에 대한 차별적 결과로 이어질 수 있다.
김 연구위원은 “국내 ‘신용정보법’과 은행연합회의 ‘불합리한 차별 행위 방지 모범규준’은 성별, 출신지, 국적 등을 이유로 한 차별을 명확히 금지하고 있다”고 강조했다. 다만 “유사 변수에 의한 간접 차별 가능성이 있어, 지속적인 모델 제도 개선이 필요하다”고 설명했다.
AI 모델은 복잡하고 비선형적인 구조를 갖는 경우가 많아 금융 소비자가 자신의 평가 결과를 이해하기 어려운 문제가 있다. 이에 따라 감독기관의 규제 기준인 ‘해석 가능성’과 소비자 이해를 돕는 ‘설명 가능성’ 확보가 요구된다.
김 연구위원은 “해석과 설명이 가능한 AI 기술의 균형 잡힌 적용이 필요하지만 금융권에서는 표준화가 부족한 실정”이라며 “과도한 투명성은 오히려 결과 조작이나 악용의 우려가 있어 적절한 수준의 설명 제공이 중요하다”고 말했다.
이어 그는 공정성, 설명 가능성, 안정성 등 다면적 기준을 포함한 종합 평가 지표 개발의 필요성을 역설했다. 기존의 전통적 성능 평가 지표는 공정성이나 편향성과 같은 AI 특유의 리스크를 충분히 반영하지 못한다는 지적이다.
김 연구위원은 AI의 잠재적 위험을 관리하기 위한 수단으로, 기업과 조직 내부에 AI 거버넌스(운영 체계)를 반드시 구축해야 한다고 강조했다.
그는 “AI 거버넌스는 환경, 조직, AI 시스템 간 상호작용을 통해 지속적으로 진화하고 있다”며 “AI 활용 목적과 전략이 조직의 목표와 일치하고, AI 관련 조직의 가치와 원칙이 경영진의 가치와 조화를 이루는 것이 중요하다”고 말했다.
한편 이날 포럼에서는 크레파스솔루션의 김상빈 CB사업실장이 데이터를 AI로 패턴화해 개발한 신용 스코어가 적용된 대안신용평가 서비스를 발표했다. 이 회사는 국내1호 대안신용평가 기업이다.
김 실장은 “개인의 스마트폰 활동 데이터를 기반으로 신용을 평가할 수 있다”며 “모바일 기기이용 행태, 디지털 행동, 통신 이용 등 변화하는 정보를 지속적으로 반영해 최신성을 유지하고 있다”고 설명했다.
또한 “모바일과 통신 정보, 비정형 빅데이터 항목을 결합해 높은 유의성의 모형을 도출할 수 있었다”며 “통신 이용기간, 휴대폰 배터리 충전량, 소액결제 건수 등을 평가 항목으로 포함하고 있다”고 밝혔다.
이번 포럼은 한국핀테크산업협회와 한국평가데이터가 공동 주최했으며, AI 기반 신용평가 서비스의 최신 동향과 주요 사례를 공유하고 디지털 금융의 발전 방향과 제도적 과제를 논의하기 위해 마련됐다.
글. 바이라인네트워크
<이수민 기자>Lsm@byline.network