우리는 모두 각자의 신용에 따라 금융 서비스를 이용합니다. 하지만 어떤 사람은 신용을 평가할 만한 정보를 갖고 있지 않을 수도 있습니다. 정보는 있지만 긍정이나 부정 어느 한 쪽으로 치우치지 않아 평가가 어려운 이들도 있죠. 사회 초년생, 아직 상환하지 않은 대출을 보유한 사람… 그저 보통 사람일 뿐인 이들의 신용은 어떻게 판단할 수 있을까요?

피플펀드는 이전과 다른, 더 많은 보통 사람을 포용하는 신용평가시스템이 필요하다고 생각합니다. 이를 위해 여러 신용평가 전문가들이 새로운 금융을 향한 여정을 함께 하고 있죠.

여기 나이스평가정보에서 12년간 신용평가모형 개발 및 여신운영전략 컨설턴트로 활약하며 경험을 쌓고 피플펀드에 합류한 사람이 있습니다. 개인적 성장과 사회적 기여 두 마리 토끼를 모두 잡기 위해 노력하는 사람, 피플펀드의 데이터를 총괄하는 A&I 그룹의 리더, 정승우 님을 만났습니다.

데이터 분석가 정승우
– 카이스트 산업공학 학사
– 서울대학교 산업공학 석사
– 신용평가사 나이스평가정보 신용평가모형 개발&여신운영전략 컨설턴트
Q. 피플펀드에 합류하기 전엔 어떤 일을 하셨나요?

2007년부터 12년간 신용평가사(CB사) 나이스평가정보에 근무했어요. 금융사의 여신운영전략과 신용평가모형을 설계하고 제공하는 업무를 했습니다. 쉽게 말해 은행 같은 1금융권, 카드사나 캐피탈사가 속한 2금융권 등 다양한 금융사들을 대상으로 대출 신청을 승인할지 대출 한도는 어떻게 설정하고 금리는 어느 수준으로 정할지 컨설팅하고, 데이터를 분석해 고객 변별을 위한 신용평가의 기준을 만들었어요.

Q. 국내 최대 CB사를 뒤로하고 핀테크 기업으로 오셨어요. 큰 결심이었을 것 같은데 계기가 있나요?

연차가 쌓이고 일이 익숙해질수록 재미가 없어지더라고요. CB사에 컨설팅을 의뢰하는 고객사들은 대부분 기존 시스템을 따르는 선택을 해요. 안전하고 비용 측면에서 효율적이니까요. 거대 CB사의 모형과 방법론이 업계 표준으로 쓰이는 거죠.

안전성을 우선시하는 금융업의 특성 때문이겠지만 저로서는 비슷한 일을 반복한다는 느낌이 들었어요. 10년 이상 하니까 지루하더라고요. 고민의 정도나 지적 유희가 줄어서 성장이 멈춘 느낌이었죠. 그래서 이직을 결심했어요.

Q. 오랜 전문가이시니 여러 기업에서 제의를 받았을 것 같아요. 승우님은 왜 피플펀드를 선택하셨나요?

피플펀드가 새로운 시도에 열려 있는 조직이라는 게 느껴져서요. 사실 처음 피플펀드로부터 신용평가모형 모델러 포지션 제안을 받았을 때는 제가 거절했어요. 당시 저는 업무 영역을 신용평가 너머까지 확장하고 싶었고, 데이터 분석이 팀 단위가 아닌 회사 전체의 관점에서 실제 비즈니스에 영향을 끼치는 데 관심이 있었어요.

그래서 역으로 피플펀드에 회사의 데이터 전체를 총괄하는 전문 조직을 구성하면 어떻겠냐고 제안했어요. 피플펀드가 제 의견이 회사의 장기적인 플랜에 부합한다고 판단하셨는지 긍정적으로 수용했고요. 그렇게 새 조직의 리더로 합류하게 됐습니다.

사람 냄새 나는 금융

개인적으로는 피플펀드의 미션이 그 자체로 제게 동기부여가 될 수 있을 것 같았어요. 제겐 언제나 기술을 따뜻하게 쓰고 싶다는 바람이 있었는데 피플펀드가 바로 그 지점을 건드렸죠.

그즈음에 오래 해온 일에 대한 회의감이 생겼거든요. 신용평가모형이라는 것이 결국은 사람을 제한하고 가려내는 도구가 아닌가 싶더라고요. 저마다의 독특한 상황은 고려하지 않고 그저 집단으로 묶어서 판단하는 것 같았고요. 흔히 말하는 ‘현타’가 왔어요.

그러던 참에 ‘보통 사람을 위한 보통이 아닌 금융’을 내세우며 금리 단층을 해소하겠다는 새로운 업권이 매력적으로 다가온 거예요. 사람 냄새가 났다고 할까요?! 여기서는 동기를 잃지 않고 열심히 할 수 있겠다는 생각이 들었어요.

Q. 승우님의 합류와 함께 탄생한 게 지금의 A&I 그룹이군요! A&I 그룹은 어떤 조직인가요?

그룹명에서부터 조직의 미션을 드러내려고 고민을 많이 했는데요.  A&I(Analytics & Insights)는 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출함으로써 회사의 현명한 의사결정을 지원한다는 의미입니다.

그룹은 모델링팀, 데이터엔지니어링팀, 데이터비즈팀으로 구성되는데요. 각 팀은 데이터를 분석해 모델을 만들고, 데이터가 잘 흐를 수 있도록 인프라를 마련하고, 도메인 지식을 바탕으로 인사이트를 사업화합니다. 세 팀이 시너지를 내서 A&I그룹 전체가 피플펀드의 데이터 사이언티스트 역할을 한다고 보면 됩니다.

지금은 피플펀드만의 중신용자에게 최적화된 대안신용평가시스템(CSS: Credit Scoring System)을 구축하고 고도화하는 데 우선순위를 두고 있어요. 대안신용평가시스템은 개인의 직장, 자산, 신용, 금융기관 거래정보 등 무수한 데이터를 종합적으로 평가해 대출 여부를 결정해 주는 전산 시스템이에요. 모형, IT 인프라, 운영 전략을 포괄하는 개념이죠. 저희는 회사의 미션을 완수하기 위한 훌륭한 도구로서의 대안신용평가시스템을 만드는 데에 최선을 다하고 있어요.

Q. 승우님께서 합류하신 지도 벌써 1년이 넘었네요. 그동안 가장 기억에 남는 순간은 언제인가요?

한국신용정보원의 CreDB(빅데이터개방시스템) 시범사업에 참여했던 때가 기억이 나요. 신용평가모형 개발 실험을 통해 그 실효성을 검증할 수 있었거든요. ‘대안정보를 활용한 신용평가모형이 정말로 금리 단층의 해법일까’라는 질문에 ‘조건부 그렇다’라고 답할 수 있게 된 거예요.

저는 대안정보를 어떻게 활용하느냐가 관건이라고 봤어요. 중신용자 포용성 측면에서 정보에 접근해야 한다는 가설을 바탕으로 실험한 결과, 가설이 맞았음이 확인됐어요. 이후 신용평가시스템 고도화에 대한 저희의 방향성과 방법론에 더 확신을 가질 수 있었어요. 중금리 대출이 필요한 소비자에게 더욱 적합한 서비스를 제공할 수 있겠다는 자신이 생겼습니다.

Q. 신용평가시스템 자체 개발이 흔한 사례는 아니라고 알고 있습니다. 피플펀드가 여기에 공을 들이는 이유는 무엇인가요?

중신용자를 위한 신용평가시스템

피플펀드의 주 고객인 중신용자 집단에는 전통적인 정보로 평가하기 어려운 사람들이 많습니다. 중신용자가 누구인지를 생각해보면 이해하기 쉬운데요. 대표적으로 (1)금융 정보가 부족한 씬파일러와 (2)아직 저신용자는 아닌 2금융권 대출 보유자가 있어요. 전자는 구체적으로 평가할 정보가 없어서 중신용자로 간주되는 경우고, 후자는 명백하게 좋은 정보가 없지만 나쁜 정보도 없어서 애매한 경우예요.

즉 중신용자의 대부분은 기존 신용평가시스템이 판단해내지 못한 사람들, 고신용자와 저신용자를 가른 뒤 중간에 남은 사람들인 거죠. 이들의 리스크를 파악하고 선별하려면 다른 신용평가시스템이 필요합니다.

성찰을 담은 리스크 관리

저는 피플펀드처럼 중금리대출에 주력하는 신규 업체가 거대 CB사의 모형을 받아서 사용했을 때 커버하지 못하는 리스크가 있다고 봐요. 외부 전문가의 손을 거치는 거니까 저희 고객에 대한 성찰을 담기는 어렵죠. 이렇게 B2B 방식으로 만들어진 신용평가시스템은 회사별로 큰 차이가 없어요.

개개인의 특성이 반영이 안 되면 고객은 집단으로 묶여요. ‘2금융권 대출 보유자’ 같은 식으로요. 하지만 같은 2금융권 대출 보유자더라도 상황에 따라 어떤 사람은 대출 상환 능력이 더 높을 수 있잖아요. 어떤 이는 위험도를 실제보다 과대평가받고, 반대로 어떤 이는 과소평가받는 거예요. 이는 회사의 리스크 관리에 타격을 줄 수 있어요.

저희는 단순히 ‘다른 회사에선 대출 못 받는 사람을 다 포용하겠어!’ 이런 게 아니라, 회사의 리스크를 철저히 관리하면서도 고객을 세세하게 변별하려는 거예요. 고객들이 피플펀드를 통해 다른 신용평가시스템을 거칠 때보다 더 합리적이고 효율적인 대출 결과를 받을 수 있기를 바랍니다.

Q. 피플펀드 신용평가시스템만의 경쟁력은 무엇인가요?

신용평가 분야에서 잔뼈가 굵은 전문 인력을 여럿 보유하고 있다는 점이요. 신생 업체에 전문팀이 있는 경우는 드물거든요. 피플펀드는 신용평가시스템을 기획하고 구축할 수 있는 전문가들을 중심으로 저희만의 노하우를 내재화하고 있어요.

전문 조직이 내부에 있다는 건 곧 신용평가시스템을 신속하게 업데이트할 수 있다는 뜻이에요. 기존 은행, 저축은행 등은 고객 집단에 변화가 거의 없지만 저희 같은 신규 금융업체는 달라요. 새로 태동한 업권이라 고객 집단이 고정적이지 않은 데다 시장도 신규 유입의 패턴도 예상하기 어려워요.

이에 더해 금융의 패러다임이 너무 빠르게 변하고 있어요. 비대면 수요가 증가하고 중금리 대출에 관한 관심도 높아지고 있죠. 앞으로는 과거의 데이터로 설명할 수 없는 독특한 패턴의 데이터를 점점 많이 경험하게 될 겁니다. 그러니 면밀하게 모니터링하고 변화가 감지됐을 때 바로바로 유연하게 대응할 수 있어야 해요. 이 모든 과정을 회사 내부에서 진행할 수 있으면 당연히 외부에 맡기는 것보다 시간이 훨씬 적게 소요되겠죠. 그런 점에서 피플펀드가 경쟁력을 키울 수 있다고 봅니다.

Q. A&I그룹이 신용평가시스템 고도화와 함께 추진하고 있는 중요한 과제가 있다고 들었습니다. AI 연구소를 설립하신다고요?

네. 이전에도 저는 연구를 개인 업무의 KPI중 하나로 삼고 꾸준히 해 왔는데요. 이제는 A&I그룹과 개발자 8분이 함께 본격적인 연구 팀을 구성하려고 합니다. 현재는 아직 TF 조직이고, 내년에 정식으로 출범할 예정이에요.

연구소는 정기 세미나와 연구 과제 수행을 중심으로 운영할 계획입니다. 제품과 서비스의 프로토타입을 제작하면서 재미있는 실험을 해나가려고 해요. 연구소가 피플펀드의 미래를 견인하는 씽크탱크로 성공적으로 자리매김하기를 기대합니다.

Q. 앞으로 이루고 싶은 목표가 있다면요?

‘온투업의 보통이 아닌 데이터 사이언티스트’가 되고 싶어요. 지금 저희는 온라인투자연계금융업(온투업)이라는 새로운 업권이 만들어지는 과정에 있는데요. 여기서 기존 금융과 다른 다양한 경험을 만드는 데이터 사이언티스트가 되고 싶습니다.

아마 제가 피플펀드에 오지 않았다면, CB사의 관리자나 기존 금융사의 리스크 관리 전문가가 되어 있을 거예요. 물론 의미 있는 일이지만 회사에 오래 축적된 노하우를 따라 업무를 수행해야 했겠죠.

반면 온투업은 새로운 업권인만큼 업무 영역 및 방식에 제한이나 관습도 없어요. 끊임없이 새로운 인사이트를 얻을 수 있는 일이라 즐겁습니다. 이렇게 열린 환경에서 데이터 분석을 통해 고객에게 직접적인 도움을 주는 금융 모델을 만들어낼 수 있다면 꽤 멋진 일 아닐까요?


이렇게 멋진 데이터 분석가와 함께 일할 기회!

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