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카카오뱅크, 대안신용평가 외부 개방…'카플스코어'로 포용금융 확장
AI 검색·계산기·스미싱 점검 등 서비스 고도화
인앱 챗봇 실패율 1% 이하


조진현 신용리스크모델링팀장은 29일 '2025 카뱅 커넥트' 행사에서
조진현 신용리스크모델링팀장은 29일 '2025 카뱅 커넥트' 행사에서 "카카오뱅크를 넘어 전 국민이 보다 공정한 금융 서비스를 이용할 수 있도록 대안신용평가모형의 저변을 확대해 진정한 의미의 포용금융을 실천해나가겠다"고 말했다. /여의도=이선영 기자

[더팩트ㅣ여의도=이선영 기자] 카카오뱅크가 비금융 데이터를 반영한 자체 대안신용평가모형을 외부에 개방하기로 했다. NICE평가정보와 협력한 '카카오뱅크 플랫폼 스코어(카플스코어)'를 대출비교 서비스 입점 금융사에 먼저 제공, 금융정보가 부족한 고객의 접근성을 높인다는 구상이다.

카카오뱅크가 29일 '2025 카뱅 커넥트' 행사를 열었다. 카카오뱅크 여의도 오피스에서 진행된 행사는 '카카오뱅크 스토어' 세션, 금융기술연구소' 세션 등 프로그램으로 이뤄졌다.

카카오뱅크는 2019년 통신정보 가점으로 대안정보 활용을 시작한 뒤, 2021년에는 머신러닝 기반 자체 신용평가모형에 비금융 정보를 반영해 중·저신용 대출 취급을 넓혔다. 2022년에는 롯데멤버스·교보문고 등과의 가명결합 1800만건 데이터를 토대로 '카카오뱅크스코어'를 구축, 앱 내 적금·이체·'카카오 선물하기'·택시 이용·도서 구매 등 3800여 변수로 신용을 정교하게 평가한다.

이 결과 2025년 3분기까지 중·저신용대출의 13%(약 1조원)가 기존 금융정보 중심 모형에서 거절됐던 고객에게 추가 공급됐다. 특히 표준 CB 점수 대비 씬파일러·저소득자 비중이 높은 상위 집단을 더 잘 식별해 공정성과 정확성을 높였다는 설명이다.

개인사업자 영역에서도 업종 특화모형을 도입해 변별력을 끌어올렸다. 발표자료에 따르면 소상공인 전체에서 신규 모형의 변별력(AR)은 71.94%로, CB사 점수(57.03%, 60.92%) 대비 개선됐고 음식점업·서비스업·온라인셀러 등 CB 열위 업종에서도 유의한 향상을 보였다.

카카오뱅크는 외부 개방을 통해 '전 국민을 위한 포용금융'으로 저변을 넓힐 방침이다. 조진현 신용리스크모델링팀장은 "카카오뱅크를 넘어 전 국민이 보다 공정한 금융 서비스를 이용할 수 있도록 대안신용평가모형의 저변을 확대해 진정한 의미의 포용금융을 실천해나가겠다"고 말했다.

29일 '2025 카뱅 커넥트' 행사에서 이재욱 카카오뱅크 AI고객서비스개발 팀장이 기술주도 은행의 AI 활용 사례를 소개하고 있다. /여의도=이선영 기자
29일 '2025 카뱅 커넥트' 행사에서 이재욱 카카오뱅크 AI고객서비스개발 팀장이 기술주도 은행의 AI 활용 사례를 소개하고 있다. /여의도=이선영 기자

'2025 카뱅 커넥트' 세션 두번째에서는 기술주도 은행의 AI 활용 사례가 소개됐다. 카카오뱅크는 'AI Native Bank'를 표방하며 지난해 12월 AI 스미싱 문자 확인, 올해 5월 AI 검색, 올해 6월 AI 금융계산기 등을 내놨고, 인앱 상담 챗봇은 룰베이스와 LLM을 결합한 하이브리드 구조로 답변 실패율 1% 이하를 기록했다.

연구·보안 인프라도 강화했다. 2020년 혁신금융서비스 지정을 통해 망분리 규제를 완화한 연구개발 환경을 갖춘 금융기술연구소를 운영 중이며, 머신러닝 기반 무자각 인증, FDS 고도화, XAI 적용 등으로 보안과 투명성을 높이고 있다.

연구 성과는 특허·학술 활동으로 이어졌다. 카카오뱅크는 특허 169건(국내 111·해외 58)을 출원했고 국내외 학술지·학회에 16건 이상을 게재했다.

카카오뱅크는 설명 이후 이어진 현장 Q&A에서 대안신용평가 도입 효과와 관련해 "'카카오뱅크 스코어'가 승인률을 약 11% 높이고, 누적으로 약 9900억원의 추가 공급에 기여했다"고 밝혔다. 외부 개방·규제 논란에 대해서는 "NICE평가정보와의 협력(MOU)을 통해 '카플스코어'를 사업화하고 있다"며 "대안정보를 발굴·활용하려는 CB사 니즈와 맞물려 상호 보완적으로 생태계를 키우는 방식"이라고 설명했다.

경쟁사 대비 차별화에 대해선 "금융정보와 대안정보를 결합한 일반적 방식과 달리 대안정보만으로 개발·운영해 본 실전 경험이 강점"이라며 "다양한 생활 영역의 신호를 모형에 폭넓게 반영한다"고 말했다. 스테이블코인 이슈와의 연계는 "중저신용자 확대의 직접적 인과라기보다 금융정보가 부족한 고객의 데이터 보완 관점이 핵심"이라고 말했다.

AI 적용과 관련해선 "짧은 주기로 고객 패턴을 학습하는 자가학습형 접근이 중요하며, 특정 모델에 고정하지 않고 여러 모델을 수시로 평가·적용한다"고 했다. 다만 "할루시네이션을 완전히 없앴다고 보긴 어렵고, 베타 단계에서 매주 성과를 점검하며 고도화 중"이라고 신중함을 보였다. 문서 인식·업무 자동화는 "OCR 인식률이 대략 95~96% 수준이라 나머지는 사람이 샘플링으로 보완하고, 점진적으로 자동화 범위를 넓히겠다"고 밝혔다. 이상거래탐지(FDS) 지표에 대해선 "올해 상반기 탐지비율 하락은 AI 효율 저하라기보다 사전 차단과 룰 고도화에 따른 총량 관리 효과"라고 설명했다.

끝으로 해외 법인과의 연계는 "태국 등에서 중저신용 니즈가 크지만, 현지 CB 인프라 여건을 보며 검토할 사안"이라며 "구체적·확정적 계획은 아직 없다"고 덧붙였다.

seonyeong@tf.co.kr

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