피에프씨테크놀로지스, ‘금융사 최초’ AI분야 국제 최우수 학회 논문 등재

AI연구기술력 세계무대에서 인정받아
‘온라인 개인신용대출시장 내 금리 입찰 방법에 관한 연구’

PFCT AI 기술연구팀이 대한민국 금융사 최초로 데이터마이닝 및 AI분야 국제 최우수 학회 ‘KDD 2024’에 논문을 등재한다. 사진은 연구에 참여한 PFCT 기술연구팀 소속 4인. [pfct 제공]

[헤럴드경제=문혜현 기자] AI 기술금융사 피에프씨테크놀로지스(PFCT)는 자사 AI 기술연구팀이 대한민국 금융사 최초로 데이터마이닝 및 AI분야 국제 최우수 학회인 ‘KDD 2024’에 ‘온라인 개인신용대출(UPL) 시장 내 금리 입찰 방법에 관한 연구(Learning to Bid the Interest Rate in Online Unsecured Personal Loan)’논문을 등재한다고 5일 밝혔다.

PFCT의 AI 기술연구팀은 오는 8월 29일 스페인 바르셀로나에서 열리는 KDD(Knowledge Discovery and Data Mining) 2024 컨퍼런스에 참석해 해당 논문을 직접 발표할 예정이다.

KDD는 세계 최초 컴퓨터 학회인 ACM(Association for Computing Machinery, 국제컴퓨터학회)에서 지정한 35개 그룹(SIG: Special Interest Group) 중 데이터 마이닝(지식발견) 분야의 학회로, 해당 분야에서 가장 권위있는 학회다. 또한, 컴퓨터 및 관련 분야의 저명한 학회를 평가하는 코어 컨퍼런스 랭킹(CORE Conference Ranking)에서 최상위 등급 A에 해당한다.

‘KDD 2024’에 채택된 PFCT AI 기술연구팀의 논문은 온라인대출비교서비스가 대중화된 개인신용대출(UPL) 시장을 반복되는 경매 시나리오로 모델링한 연구를 담고 있다. 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 ‘반복경매’에 빗대어 정의한 것이다.

이를 두고 학계에서는 개인신용대출시장을 AI를 활용한 ‘반복경매’라는 개념에 대입해 연구한 첫 사례로 평가하고 있다. 국내 금융사는 물론 핀테크사가 최고 등급의 AI 학회에 관련 논문을 등재하는 사례조차 매우 드문데, 학계 전체에서 연구 첫 사례로 평가받아 그 의미가 더 깊다.

6개월 간 진행된 본 연구는 ‘보통 사람을 위한 보통이 아닌 금융’을 실현한다는 PFCT의 미션 실현을 위한 방법론적인 접근에서 비롯됐다. 중금리 대출을 통해 중저신용자를 위한 포용적 금융이 성공적으로 구현되기 위해서는 정교한 신용 평가 시스템(CSS) 구축은 기본이며, 나아가 소비자가 선택할 수 있는 합리적인 금리가 제시되어야 하기 때문이다.

이에 PFCT AI 기술연구팀은 연구를 통해 금융사의 누적 이익 극대화, 소비자의 최저 금리를 위한 ‘최적의 금리 전략’을 찾는 방법으로 ‘오토인터레스트(AutoInterest)’라는 AI 알고리즘을 제안한다.

기존의 전통 금융기관들은 전문가들의 경험을 바탕으로 판단하는 휴리스틱(heuristic) 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.

본 기술연구를 총괄한 피에프씨테크놀로지스 AI 기술연구팀 리드 안병규 이사는 “연구한 AI 기술 상용화를 통해, 대출을 받는 차입자들은 더 낮은 금리, 합리적인 한도로 대출 상품을 이용할 수 있는 동시에 금융기관들은 온라인 대출비교서비스 시장에서 경쟁자 대비 소비자의 선택을 더 많이 받으면서 최적의 수익을 달성할 수 있는 전략을 실시간으로 실행할 수 있게 된다”고 말했다.

moone@heraldcorp.com