금융위원회는 2023년 D-테스트베드 사업에 참여한 팀들 중에서 우수참여팀 6개를 선정했다고 11일 밝혔다.
금융위원회 위원장상에는 '연체 위험 등 리스크는 낮으면서 대출수요는 높은 신규 고객 발굴을 위한 대안신용평가모형'을 검증한 어니스트펀드를 선정했다. 머신러닝을 통해 D-테스트베드가 제공하는 통신·카드 등 다양한 비금융 대안정보를 기존 금융정보와 함께 분석했다. 이를 기반으로 신용 리스크는 낮으면서 대출수요가 높은 고객을 선별하는 대안신용평가모형을 개발했다.
금융감독원 원장상에는 '산업 데이터를 활용한 개인사업자 신용평가모델 개선' 아이디어로 검증을 진행한 윙크스톤파트너스를 선정했다. D-테스트베드가 제공하는 산업별 데이터 등을 활용해 자사 개인사업자 신용평가모형을 개선함으로써 우량 개인사업자를 추가 발굴할 수 있음을 증명했다.
핀테크지원센터 이사장상에는 '딥러닝·머신러닝 활용 금융사기탐지 모델의 최적화' 아이디어로 검증을 진행한 패턴파인더를 뽑았다. D-테스트베드가 제공하는 입출금 계좌, 거래 데이터 등을 활용해 머신러닝 모델 4건, 딥러닝 모델 7건 금융사기(보이스 피싱 등) 탐지 성능을 최적화한 뒤 비교했다. 이 중 머신러닝 모델에 대해서는 성능향상 방안을 제시하고, 향후 자금세탁 분야에서도 인공지능(AI) 기반 이상거래 탐지 모델을 적용할 수 있는 가능성을 모색했다.
금융결제원 원장상에는 '노년층 대상 건강자산스코어에 기반한 고령사회 대안신용평가모형' 아이디어로 검증을 진행한 IBA를 선정했다. D-테스트베드가 제공하는 소비·통신 등 비금융 대안 정보 데이터를 활용해 건강자산 변수를 생성하고, 이러한 변수와 대출연체와 관련성을 검증했다. 상대적으로 대출 상품의 사각지대에 있던 노년층을 대상으로 한 신용평가와 대출 공급 가능성을 열었다는 점을 높이 평가했다.
금융보안원 원장상은 '보이스피싱 등 금융사기 방지를 위한 AI기반 실시간 악성 URL 탐지 및 차단' 아이디어로 검증을 진행한 필상이 받았다. 금융거래 데이터와 금융결제원 금융사기 의심유의정보 데이터를 활용하여 금융사기로 귀결될 수 있는 금융거래 유형을 분석했다. 또 분석결과를 향후 신규 악성 인터넷주소(URL, Uniform Resource Locator)를 실시간 탐지하여 차단하는 데 활용할 수 있다고 밝혔다.
신용정보원 원장상은 '보험청구-대출연체간 상관관계를 활용한 대안신용평가모형' 아이디어로 검증을 진행한 그레이드헬스체인이 수상했다. 신용정보원 실손보험금 청구 이력 데이터를 활용해 실손보험 청구 이력과 신용간 상관관계가 존재할 것이라는 가설을 검증했다. 또 신용이력부족자(thin-filer)에 대해서 개인 건강상태 개선시 신용평점 개선 등 금융혜택을 제공하는 모형이 가능할 수 있음을 시사했다.
김시소 기자 siso@etnews.com
