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케이뱅크는 중저신용(KCB 820점 이하), 신파일러(금융정보 부족) 등 대출 기회 확대와 금융 혜택 강화를 위해 새로운 CSS(신용평가모형)을 대출상품에 적용했다고 21일 밝혔다.
이번에 추가된 CSS는 고객군별 특성을 반영한 중저신용, 신파일러 각각의 맞춤형 특화 모형을 새로 구축한 게 특징이다. 소득 수준, 대출 이력 등 다양한 금융정보를 토대로 고객 신용도 특징을 다각도로 분석했다는 게 케이뱅크 설명이다.
여기에 통신, 쇼핑 정보를 가명 처리해 금융정보와 결합했다. 통신은 스마트폰 요금제, 할부금, 요금 납부이력 등 서비스 이용 관련 데이터, 쇼핑은 백화점·마트 등에서 패션, 외식, 생활용품 등에 대한 구매·이용 패턴을 추가했다.
케이뱅크 시뮬레이션 결과 신규 CSS의 중저신용 고객군 대출 승인율은 기존 모형 대비 18.3% 증가, 신파일러 고객군은 승인율이 31.5% 상승하는 것으로 나타났다. 통신, 쇼핑 데이터 적용으로 대출 한도나 금리가 개선된 고객이 10% 이상 늘어나기도 했다.
윤형로 케이뱅크 리스크관리실장은 "향후 통신 데이터의 사용량 변화 분석 등 다양한 영역에서 새로운 대안정보를 발굴해 신용평가에 접목시키겠다"며 "보다 고도화된 CSS를 통해 대출상품의 경쟁력은 물론 리스크 관리에도 역량 집중을 지속할 것"이라고 말했다.
이번에 추가된 CSS는 고객군별 특성을 반영한 중저신용, 신파일러 각각의 맞춤형 특화 모형을 새로 구축한 게 특징이다. 소득 수준, 대출 이력 등 다양한 금융정보를 토대로 고객 신용도 특징을 다각도로 분석했다는 게 케이뱅크 설명이다.
여기에 통신, 쇼핑 정보를 가명 처리해 금융정보와 결합했다. 통신은 스마트폰 요금제, 할부금, 요금 납부이력 등 서비스 이용 관련 데이터, 쇼핑은 백화점·마트 등에서 패션, 외식, 생활용품 등에 대한 구매·이용 패턴을 추가했다.
케이뱅크 시뮬레이션 결과 신규 CSS의 중저신용 고객군 대출 승인율은 기존 모형 대비 18.3% 증가, 신파일러 고객군은 승인율이 31.5% 상승하는 것으로 나타났다. 통신, 쇼핑 데이터 적용으로 대출 한도나 금리가 개선된 고객이 10% 이상 늘어나기도 했다.
윤형로 케이뱅크 리스크관리실장은 "향후 통신 데이터의 사용량 변화 분석 등 다양한 영역에서 새로운 대안정보를 발굴해 신용평가에 접목시키겠다"며 "보다 고도화된 CSS를 통해 대출상품의 경쟁력은 물론 리스크 관리에도 역량 집중을 지속할 것"이라고 말했다.
