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애플 제품을 사용하는 사람들은 신용 리스크가 낮고,
활발한 페이스북 활동을 벌이는 기업들은 대출금에 대한 채무를 이행하지 않은 경우가 적다.
이게 무슨 소리냐고요?
다름 아닌 대출 자격 조건과 관련된 내용이랍니다. "대출 자격은 연소득/연매출 그리고 신용 등급에 따라 정해지는거 아니었나요?"라는 의문이 드시죠?
지금 해외에서는 온라인 대출의 세계에 대한 관심이 뜨겁습니다. 온라인 대출의 세계에서는 여러분의 소셜 네트워크, 사용하는 인터넷 브라우저, 운송 패턴 등이 언젠가 여러분의 신용 등급만큼이나 중요해질 수 있다고 합니다.
우리나라도 상황이 크게 다르지 않지만 요즘 많은 개인과 소규모 기업들은 은행계좌에 빠르게 돈을 입금해주겠다고 약속하는 온라인 대출에 손을 벌리고 있습니다. 대부분의 경우, 제 1금융권에서 대출 승인이 나지 않아 온라인 대출로 눈길을 돌리는 것이지요.
하지만 최근 들어서는 은행을 거치지 않고 바로 온라인 대출 업체를 알아보는 경우가 점점 많아지고 있다고 하지요. 그럴 만도 한 것이 미국의 소규모 기업을 대상으로 대출 서비스를 제공하는 온라인 대출 기업, Kabbage.com의 경우만 해도 모든 과정을 다 포함한 대출 신청 절차가 단 7분밖에 걸리지 않는다고 합니다!
온라인 대출. 대출 신청자의 입장, 또 무분별한 대출로 인한 문제 등이 분명 존재하지만, 이번 포스팅은 중소 기업들이 도움을 받고 있는 합법적인 해외 온라인 대출 업체들의 새로운 비즈니스 모델에 초점을 맞추도록 하겠습니다.
믿고 빌리는? 아니, 믿고 빌려주는 온라인 대출 서비스
Kabbage와 같은 신생 온라인 대출 기업들이 은행도 거절한 기업들에게 자금을 대주는 것은 과연 안전할까요? 이런 기업들이 안심하고 대출 신청자들에게 돈을 빌려줄 수 있는 비밀은 다름 아닌 빅데이터에 있다고 합니다.
Kabbage, OnDeck과 같은 기업들은 데이터 과학자들을 대거 고용해 대출을 신청한 개인이나 기업의 신용 리스크를 평가하도록 수천 개의 데이터 소스들을 분석합니다. 과거의 기록을 담은 신용 정보 외에 현재 생성되는 실시간 데이터들을 분석함으로써 은행들이 제공하지 못하는 대출 서비스를 선뜻 제공할 수 있는 것이지요. 신용 정보만으로는 신용 리스크를 판단하기 어렵지만 부가적인 실시간 데이터를 참고하면 안심하고 돈을 빌려줄 수 있다는 얘기입니다.은행들이 소규모 비즈니스들의 대출을 승인하는 비율이 약 20% 정도라면 온라인 대출 서비스 기업들의 승인률은 60%나 된다고 합니다.
Kabbage의 운영팀을 총괄하는 캐트린 페트랄리아(Kathryn Petralia)는 “Kabbage는 그 동안 금융 거래 혜택을 받지 못했던 고객층에 서비스를 제공하고 있다”며, “지금까지 소규모 기업들에 총 10억 달러 이상의 대출을 승인했으며, 가장 적게는 2천 달러를 대출해주기도 했다”고 설명합니다.
그렇다면 Kabbage가 참고하는 데이터 소스 중에는 어떤 것들이 있을까요? 많은 데이터 소스가 있겠지만 그 중 하나는 운송 패턴이라고 합니다. Kabbage는 UPS와 파트너십을 맺어 기업들의 운송 패턴을 분석했는데요, 놀랍게도 오로지운송 데이터에만 의존해 신용을 평가한 모델이 은행들이 지난 수십년 동안 참고해왔던 신용등급 정보보다 더욱 믿을만하고 효과적인 것으로 확인되었다고 합니다!
소셜 미디어나 운송 패턴 정보들이 고객의 신용 리스크를 예측하는데 도움이 된다면, 온라인 대출 기업들이 얻게 되는 실시간 금융 정보는 더욱 중요한 역할을 합니다. 대출 신청자들의 은행 계좌 및 여타 금융 관련 정보들은 대출 서비스 기업들에게 공개 되는데요, 온라인 대출 기업들은 이런 정보를 바탕으로 고객의 매출을 실시간으로 모니터링하고, 매일 혹은 매주 융자금을 자동으로 상환 받을 수도 있다고 하네요!
신용 거래가 없었던 고객도 모셔라!
Kabbage와 마찬가지로 다른 온라인 대출 서비스 기업들도 빅데이터를 활용해, 이제는 신용 거래 기록이 없는 고객들에게도 대출을 해주고 있습니다. 조사에 따르면 260만 명이 넘는 미국인들이 신용거래 또는 금융소비 이력이 없어 신용 등급이 매우 낮다고 합니다. 신용등급이 낮으면 제 1금융권을 도움을 받는 것는 당연히 힘듭니다.
Zest Finance의 최고 마케팅 책임자 마이크 암스트롱(Mike Armstrong)은 “우리는 수천 개의 데이터 소스를 분석해 신용등급이 낮다는 이유로 은행들에게는 거절당했지만, 성실한 미국 시민들에게 대출 서비스를 제공하려고 한다”고 강조합니다. 상황이 이렇다면, 일례로 신용 카드 사용을 꺼려서 그 동안 현금만 사용했음에도 불구, 금융 기반이 탄탄한 알짜 고객도 유치할 수 있을 것으로 기대됩니다.
한편, 신용 거래의 개념이 정착되지 않은 국가들에서도 유사한 실험이 한창이라고 하는데요, 남아공의 한 스타트업인 Jumo는 휴대폰 데이터를 이용해 신용 거래가 없었던 고객들에게 대출 서비스를 제공하고 있습니다.
또 뉴욕에 기반을 둔 Lenddo라는 기업은 소셜 미디어 데이터를 기반으로 신용 거래가 없는 전세계 사람들의 신용 리스크를 판단할 수 있는 보증 알고리즘(underwriting algorithm)을 개발했다고 합니다.
대형 개인신용평가사들도 이런 새로운 방식에 큰 관심을 보이고 있습니다. 미국의 빅 3 개인신용평가사 중 하나인 TransUnion은 기존 시스템보다 더 많은 데이터를 분석하는 신제품, CreditVision을 출시했습니다. 신청자의 주소가 얼마나 자주 바뀌는지, 은행계좌 기록, 단기대출서비스 이용 기록까지 함께 검토할 수 있도록 말입니다.
그 동안 금융 서비스의 혜택을 받지 못했던 사람들에게도 기회를 제공하는 새로운 빅데이터 모델은 매우 유용합니다. 하지만 이 모델이 리스크를 평가하도록 훈련받은 전문가들을 대체하기에는 리스크가 크다는 것이 전문가들의 의견인데요. 새로 수집하는 정보들을 바탕으로 기존 모델을 보완해 고객도, 기업 비즈니스도 혜택을 얻을 수 있다면, 충분히 시도하고, 검토해볼 만한 가치가 있지 않을까요?
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이번 포스팅은 시스코의 외부 기고가 에이미 코르티스(Amy Cortese)가 작성한 Online lenders harvest big data to extend loans where banks cannot을 바탕으로 준비되었습니다.
