PFCT AI 기술연구팀, 국내 금융사 최초 KDD 2024에 논문 등재

연구에 참여한 PFCT 기술연구팀 소속 4인(왼쪽부터 진승정, 안병규, 지동준, 유지훈)
연구에 참여한 PFCT 기술연구팀 소속 4인(왼쪽부터 진승정, 안병규, 지동준, 유지훈)

AI 기술금융사 피에프씨테크놀로지스(대표 이수환) 자사 AI 기술연구팀이 KDD 2024에 '온라인 개인신용대출(UPL) 시장 내 금리 입찰 방법에 관한 연구' 논문을 등재한다고 5일 밝혔다.

데이터마이닝 및 AI(인공지능)분야 최우수 학회인 KDD 논문 등재는 국내 금융사 최초다. PFCT의 AI 기술연구팀은 오는 29일 스페인 바르셀로나에서 열리는 KDD 2024 컨퍼런스에 참석해 해당 논문을 직접 발표할 예정이다.

금융사 누적 이익 극대화, 소비자 최저 금리 전략을 찾는 방법으로 오토인터레스트라는 AI 알고리즘를 제안한게 핵심이다.

채택된 논문은 온라인대출비교서비스가 대중화된 개인신용대출(UPL) 시장을 반복되는 경매 시나리오로 모델링한 연구를 담았다. 금융 소비자(대출 신청자)는 더 높은 대출 한도와 낮은 금리를 위해 다양한 대출 상품을 한꺼번에 비교한다. 이 과정에서 소비자가 금융사들로부터 제안받는 대출상품의 가격(금리) 중 가장 합리적인 상품(대출 조건)을 선택하게 되는데, 이 과정을 반복경매에 빗대어 정의했다.

학계에서는 개인신용대출시장을 AI를 활용한 반복경매라는 개념에 대입해 연구한 첫 사례라는 평가다.

기존 전통 금융기관들은 전문가들의 경험을 바탕으로 판단하는 휴리스틱 방법에 의존해 금리를 설정해왔다. 그러나 실제로 PFCT가 제안하는 AI 알고리즘을 평가한 결과, 기존의 고정 금리 전략(휴리스틱) 대비 더 높은 누적 이익을 보여주는 것으로 나타났다.

이와 동시에 PFCT가 자체 보유한 신용평가시스템(CSS)모델 정확도와 우수한 변별력도 다시 한번 검증됐다. 최적의 금리를 제안하기 위해서는 정교한 신용평가 기술에 의존할 수밖에 없다. 나아가 CSS 모델의 성능이 AI 알고리즘 검증 효과에 영향을 미친다.

안병규 AI 기술연구팀 이사는 “대출비교서비스 대중화는 실시간 금리·한도 전략에 따라 금융기관들의 수익성 양극화를 초래한다”며 “전략적 대안으로 금리전략의 새로운 표준이 될 것이라 기대한다”고 말했다.

박유민 기자 newmin@etnews.com