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가명정보란 개인 정보의 일부를 삭제하거나 대체해 추가 정보와의 결합 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없도록 한 정보를 말한다. 이번 경진대회는 가명정보 활용 우수사례와 아이디어를 발굴해 안전한 가명정보 활용도를 높이기 위해 올해 처음 개최됐다.
카카오뱅크는 금융정보 위주의 신용평가모형으로는 정교한 평가가 어려운 중저신용 및 씬파일러 고객들을 위해 데이터 가명결합 및 머신러닝(Machine Learning)을 통한 고도화한 신용평가모형 개발 사례를 선보였다. 카카오뱅크는 이 모형을 올해 6월부터 실제 카카오뱅크 대출 심사에 적용하고 있다.
카뱅의 신용평가모형은 기존 금융정보 중심의 신용평가모형과 대비해, 동일한 불량률 수준에서 중저신용 고객의 승인율이 높아졌다. 또 중위구간에 집중돼 있던 금융이력부족 고객을 세분화해 대출이 가능한 고객군이 넓어졌다. 그 결과, 지난 1~5월까지 월평균 351억원이었던 카카오뱅크의 무보증 중신용대출 공급 규모는 8월에 3004억원으로 확대됐다.
하경태 카카오뱅크 신용리스크모델링 팀장은 “앞으로도 개인사업자 매출액 정보, 간편 결제 및 송금정보, 연말정산 등 공공정보와 같은 대안 정보를 추가적으로 가명 결합하여 모형의 변별력을 지속 개선할 예정”이라며, “카카오뱅크만의 신용평가모형을 바탕으로 중저신용 고객의 금융포용에 앞장설 것”이라고 말했다.
