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FinTech

페니로이스 컨설턴트들은 2001년부터 국내에서 대표적인 Landmark CSS프로젝트부터 최근에

세계 첫 사례인 통신데이터 활용 신용 평가 모델링까지 가장 선진적이고 앞선 기술력을 보유한

전문 Analytic Based Consulting 전문가그룹입니다

대안스코어링 (Alternative Scoring) 

대안스코어링 (Alternative Scoring)

Alternative Data 및 Modeling 대두

대안 데이터와 Scoring 방법론에 대한 최근 활발한 활용이 이루어지고 있습니다.

 

특히 대안 데이터는 G/B 정보와의 매칭, 정보 수집의 용이성 등의 사유로 인해 CB사에서 제공하는 대안 데이터를 활용한 모형개발이 주를 이루고 있습니다.

Alternative Scoring 개발

페니로이스는 모바일 금융 어플리케이션 ‘알다’를 통하여 계좌거래내역 및 카드이용내역을 활용, 기존 신용평가에서 소외되었던 Thin file 고객에 대한 Risk 판단 및 초우량 고객에 대한 판별을 가능케 하는 대안 신용평가모형을 개발하였습니다.

AD Scorecard 및

등급화

입/출금 정보와 카드사용 정보 및 해당 차주의 비금융 정보를 활용하여 Scorecard를 생성하고, 등급화합니다.

AD등급과 CB등급

대안데이터를 활용하여 등급화 한 AD등급은 CB등급을 더욱 정밀하게 세분화하여 우량고객을 선별 할 수 있습니다.

 

중하위 CB등급 (4~6)중 2~3등급 수준의 우량고객을 선별할 수 있고, 하위 CB등급 (8~10)중 4~6등급 수준의 고객을 선별할 수 있습니다.

서민특화 CB 서비스

정확한 서민금융 대상 정의와 서민특화 CB 서비스 활용

일반적으로 CB등급을 활용하여 단순하게 서민금융 고객들을 분류하는데 많은 한계점이 있으므로 정확한 서민금융 대상 정의와 민간 서민금융기관을 효과적으로 지원할 수 있는 방안에 대한 고민이 필요합니다.

§서민금융 대상자는 누구이며 이들 서민 금융 대상자와 서민 금융기관이 필요로 하는 것이 무엇인지 정밀하게 파악하고 이들에게 필요한 CB 서비스 정의 및 개발이 필요

§서민금융 서비스 활용 표준화를 위해서 일차적으로 서민금융 기관의 대출 상품 및 서비스 다양화가 필요하며, 서민금융기관 심사 담당자가 업무에 쉽게 적용하기 위해(심사 자동화 등을 위해) 다양한 대출 관련 Index를 제공하고 이들 Index를 결합한 단일 Index 혹은 Rule Base Index 등의 다양한 접근 방법 고려 필요

특화된 서민금융 서비스

서민금융 특화 CB의 출현 이유와 향후 존재 이유를 증명하기 위해서는 기존 민간 CB사와는 전혀 다른 서민금융 대상자들에 대해 특화된 가치 있는 CB서비스를 제공해야 합니다.

§은행을 포함한 대형 금융사의 관심과 상대적 소규모인 서민금융기관의 관심에는 차이가 있고, 또한 이들 금융기관과 거래를 하는 금융 소비자의 Needs 에도 차이가 있음

§민간 CB사는 수수료 수입 등의 확대를 위해 대형 금융사의 필요를 만족시키는 서비스 개발에 치중하고 있어 서민특화 CB사는 민간 CB사와 차별화되고 유용한 서비스 개발 필요

서민금융 특성에 맞는 평가 방안 수립

민간 CB사에서 주로 활용하는 변수와는 차별화된 서민금융 특성에 맞는 변수를 발굴하고 활용하는 방안에 대한 고려가 필요합니다.

§서민금융기관 이용 고객의 주요 특징은 여러 기관에 대출을 보유하는 다중채무자 비중이 50% 수준이고, 현금서비스 및 카드론 이용 빈도가 높으며 연체 경험 보유 비중도 높은 특징이 있음

§그러나 민간 CB사 모델은 은행 등의 금융기관 입장에서 상대적 불량 고객 진입 차단에는 유용하게 서민금융기관 이용자에게 불리한 제2금융권 대출건수, Subprime업권 연체건수(일수) 등의 정보를 주로 활용

§서민금융기관 입장에서 상대적으로 이런 고객의 비중이 높아 해당 고객의 서열화에는 한계가 있어 서민특화 CB사의 신용평가모델은 서민금융 이용자의 특성을 잘 반영할 수 있는 다양한 평가 항목의 검토가 필요

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