[ESG성패, 데이터에 달렸다] 고객 데이터 수치화… "인뱅 자체가 ESG"

인터넷뱅크·페이업체 행보
케뱅·토뱅, 고객 신용평점 선별
사용자에 맞춤 금융 상품 제공
네이버 스마트스토어 사업 대출
구매·반품률 판별 후 금리 산정
보험사도 IFDS로 오남용 예방

금융에서는 ESG (환경·사회·지배구조)는 포용 금융 확대로 이어지고 있다. 그 기반은 역시 데이터다. 특히 정보기술(IT)로 무장한 인터넷전문은행과 페이업체 등은 데이터 기반으로 ESG 금융의 저변을 넓혀가고 있다.

한 인터넷은행 관계자는 "인터넷은행은 존재 자체가 ESG"라고 말했다. 시중은행과 달리 지점이 없는 인터넷은행 특성상 페이퍼리스(paperless) 등을 통해 ESG 실천에 앞장서고 있다는 설명이다.

인터넷은행은 '중저신용자 대출 공급'이라는 출범 취지에 걸맞게 각종 데이터를 신용평가모형에 결합해 상생금융에 힘쓰고 있다.

카카오뱅크는 지난해 9월 업계 최초로 카카오 공동체와 롯데멤버스, 교보문고 등의 가명 결합 데이터를 활용해 독자적인 대안신용평가모형인 '카카오뱅크 스코어'를 개발했다. 이후 금융 정보 위주의 신용평가모형으론 정교한 평가가 어려운 중저신용 및 씬파일러 고객들을 세분화해 대출 가능 고객군을 확대했다.

카카오뱅크는 대안정보 제공 기관과 정보 활용 범위를 넓힘으로써 카카오뱅크 스코어의 평가 역량을 정교화하고 금융취약계층 대상 대출 공급을 확대했다. 최근에는 카카오뱅크 스코어 데이터 활용 기관에 '예스24'를 추가, 도서 구매 이력 등 비금융 데이터를 연구 및 분석해 카카오뱅크 스코어를 고도화했다.

이같은 노력으로 올 상반기 기준 카카오뱅크는 기존 모형에서 거절된 중저신용 고객 10명 중 1명을 카카오뱅크 스코어를 통한 우량한 중저신용 고객으로 추가 선별해 대출을 공급했다. 같은 기간 카카오뱅크가 중저신용 고객(KCB기준 신용평점 하위 50%)에게 공급한 신용대출 규모는 1조7503억원으로 반기 기준 역대 최대 공급 규모를 기록했다.

케이뱅크가 도입한 신용평가모형(CSS)의 특징은 중저신용, 씬파일러 등 각각의 '맞춤형 특화모형'을 구축했다는 점이다.

소득 수준, 대출 이력 등 다양한 금융정보에 통신과 쇼핑 정보 등을 결합했다. 통신은 스마트폰 요금제, 할부금, 요금 납부이력 등 서비스 이용 관련 데이터를 대안정보로 활용했다. 쇼핑 정보의 경우 백화점·마트 등에서 패션, 여가활동, 외식, 생활용품 등에 대한 구매 및 이용 패턴을 가져왔다.

특화 CSS 모형은 중저신용자와 씬파일러 고객의 대출 기회를 확대하는 데 기여했다. 또 신용점수 개선 등에도 큰 도움을 줬다. 케이뱅크가 특화 CSS를 적용한 지난해 2월 중순부터 10월 말까지 도입효과를 분석한 결과, 대출 받은 고객 5명 중 3명의 신용점수가 올랐다.

토스뱅크도 자체 신용평가 모형인 TSS(Toss Scoring System)를 통해 금융 데이터뿐 아니라 고객의 소비와 생활 패턴을 고려한 비금융 데이터를 이용해 상환 의지가 높은 중저신용자를 확인하고 있다. 이를 통해 기존 1금융권에서 대출 승인이 나지 않은 고객들이 2금융권으로 내몰리지 않고 1금융권 테두리 안으로 들어올 수 있게 됐다.

카카오페이, 네이버페이 등 페이사들도 데이터를 활용해 금융소외계층 안정적 기반을 가질 수 있는 금융사다리를 마련, 포용금융을 실천하고 사회적 가치를 만들어내는 데 집중하고 있다.

카카오페이는 서비스와 이용자 행동 데이터를 기반으로 다면적 평가를 진행해 산출된 '카카오페이스코어'에 기존 개인신용조회회사 신용정보를 결합해 카카오페이만의 대안신용평가시스템인 'K-CSS(Kakaopay-Credit Scoring System)'을 개발했다. 이를 통해 금융 거래 정보가 부족해 금융 혜택을 받기 어려운 학생과 사회 초년생 등 금융 이력 부족자 신용도를 평가하고 있다.

네이버페이는 미래에셋캐피탈과 우리은행, 전북은행, 기업은행 등 다양한 금융기관과 함께 기존 금융권에서 담보, 매장이 없고 업력이 짧아 대출이 어려웠던 온라인 소상공인을 위한 신용대출 서비스를 제공중이다. 대표적으로 스마트스토어 사업자 대출이 있다. 이 대출은 반품률과 재구매율, 사용자 리뷰와 문의 응답 속도 등 다양한 비금융 데이터를 대출 심사 및 최종 금리·한도 산정시 적용한다.

이처럼 금융권의 'ESG 핵심 키워드'는 금융소비자 보호 및 금융 접근성 확대다. 이는 사회적 안전과도 직결되기 때문이다.

보험사들은 점차 지능화 및 조직화되는 보험사기에 빅데이터와 인공지능(AI) 등 기술로 선량한 보험 가입자의 피해를 막고 있다.

삼성화재는 기존의 보험사기방지시스템인 'IFDS(Insurance Fraud Detection System)'를 고도화해 2단계(사전탐지 예측) 기능을 도입했다. 해당 기능은 사후판단 외 사전예방할 수 있도록 강화했다. 혐의자별 점수를 바탕으로 보험사기 고위험군에 대한 사전탐지를 강화했고 관계도 분석 시스템을 통한 조직형 보험사기에 대한 분석력을 개선했다.

신한라이프는 경험을 통해 습득된 보험사기 탐지 기법을 정형화해 데이터 분석을 통한 FDS를 자체 개발해 운영하고 있다. 또한 '웹크롤링(웹 페이지 내에서 필요한 데이터만 추출해 수집)' 기술을 활용한 'SNS 보험사기 분석 시스템'도 도입했다. 삼성생명도 웹 크롤링 기술을 통해 보험사기 조사 역량을 강화했다. 진료비 할인 등 브로커의 게시물을 통해 실손의료보험 사기 의심 병원을 추적하고 있다. 실제로 수수료를 받고 환자를 공급한 브로커와 환자에게 보험금을 받을 수 있게 허위 진료기록을 발급한 병원을 적발해 당국에 수사를 의뢰했다. 이 밖에 현대해상, DB손해보험 등도 과잉진료와 SNS에서 보험사기 가담자를 모집하는 등 점차 교묘해지는 보험사기에 대응하기 위해 AI 및 웹크롤링 기술을 도입했다.

카드업권 중 신한카드는 디지털 및 빅데이터를 기반으로 상권 분석과 마케팅 대행, 개인사업자 대출을 통한 소상공인 지원 등 금융의 선한 영향력을 실천하고 있다. B2B 구독형 상권분석솔루션인 '마이비즈맵(My Biz Map)'에서는 소상공인 및 예비창업자를 대상으로 창업에 필수적인 입지 정보를 무상으로 제공하고 있다. 월평균 3억2000만건에 달하는 승인데이터를 활용해 빠르고 정확하게 건물 및 매장 단위의 매출, 고객, 배후지, 유동인구 등 다양한 무료 창업지원 정보 및 AI 분석을 기반으로 최적 입지 추천 기능을 지원한다.

부동산 투자 시장에서도 ESG 데이터가 실질적으로 쓰이고 있다.

현재 글로벌 부동산투자기업 대부분은 'GRESB'(세계 부동산자산 지속가능성 평가)의 ESG 평가를 인용해 투자지표로 활용한다. GRESB은 부동산 실물 자산과 운용사를 대상으로 환경·사회에 미치는 영향은 물론 이해관계자와의 관계까지 종합해 입체적으로 들여다보는 평가다.

이 기조에 맞춰 국내 부동산투자자산운용사도 GRESB 평가에 활발하게 참여 중이다. 코람코자산신탁은 올해 참여자산을 3개로 늘려 평가에 참여했고 모두 최고등급 '5스타'를 획득했다. 코람코는 이사회 직속 ESG 위원회와 ESG 전략팀을 주축으로 전사 ESG 역량을 고도화하고 있다. 지난 8월엔 ESG 종합보고서를 발간하고 ESG 성과와 목표 등을 계수화해 투자자에게 배포하기도 했다.

이지스자산운용은 오토웨이타워를 운용하는 펀드를 통해 GRESB 최고 등급을 2017년부터 올해까지 6년 연속 획득, 올해는 추가로 트윈트리타워·시그니쳐타워·센터필드 등을 각각 담은 펀드들로 GRESB 최고 등급을 받았다. 자산의 에너지, 수자원 사용량이나 온실가스 배출량을 저감하는 목표를 세우고 펀드를 운용 중이며 다양한 친환경 설비와 기술을 도입하고, 환경 성과를 지속해서 모니터링하고 있다. 이미선·임성원기자 already@dt.co.kr