카카오뱅크, 신용평가 기술 연구 결과 국제 학술지 게재

[아시아경제 이은주 기자] 카카오뱅크가 신용평가 성능 향상을 위한 이론적 근거를 제시하는 신용평가모형 연구 논문을 국제 저명 학술지에 게재했다고 29일 밝혔다.

카카오뱅크에 따르면 금융기술연구소(신진호 박사)와 빅데이터분석팀(경성현 박사)이 공동으로 연구 개발한 '2단계 신용평가모형 연구(Two-stage credit scoring using Bayesian approach)' 논문이 국제 저명 학술지에 게재됐다.

연구 결과 논문은 빅데이터 이론 및 방법론 부문의 국제 학술지인 '저널 오브 빅데이터(Journal of Big Data)'에 게재됐다. 저널 오브 빅데이터는 저널 논문 피인용지수(Impact Factor)가 10.8로 빅데이터 이론 및 방법론에 대한 국제학술지 중 가장 높은 수준(상위 5%)에 해당하는 학술지다.

'2단계 신용평가모형'은 기존보다 더 많은 설명 변수(데이터 종류)를 적용할 수 있는 신용평가모형 개발 방법론으로, 보다 다양한 변수를 사용해 평가 성능을 개선하면서 동시에 모형의 설명 가능성을 유지하는 것이 가능하다.

대부분의 금융사들은 로지스틱 회귀분석을 사용해 신용평가모형을 개발하고 있으나, 이는 설명 변수들이 상호 독립적이어야한다는 가정으로 인해 최대 10개 내외의 변수만을 모델에 적용이 가능하다. 새로운 변수를 발굴하더라도 독립성의 제약으로 인해 기존의 변수들을 사용할 수 없다는 점에서 성능 개선의 한계가 존재했다.

신용평가모형의 성능을 향상시키는 머신러닝, 딥러닝 기술을 이용하는 시도도 이어지고 있다. 다만 이러한 기술을 적용할 경우 수백개에 이르는 데이터를 활용할 수 있지만, 변수와 결과 간의 함수관계가 드러나지 않아 신용평가 과정의 설명력이 필요한 금융 분야에서는 활용하기 어려웠다. 카카오뱅크의 연구는 변수의 숫자를 크게 확대해 성능을 개선하면서도 동시에 설명 가능성도 완벽하게 유지하는 방법론과 이론적 근거를 제시했다는 점에서 의미가 있다는 설명이다.

카카오뱅크 관계자는 "지속적으로 신용평가 모형 기술을 개발함으로써 금융 이력 부족 고객에게 합리적인 평가 체계를 제공하고 금융포용을 강화할 것"이라고 전했다

이은주 기자 golden@asiae.co.kr