[뉴스토마토 김형석 기자] 대형 저축은행을 중심으로 개인신용평가시스템(CSS) 개발에 박차를 가하면서 관련 전문가들도 대거 영입을 진행하고 있다. 머신러닝을 활용한 CSS가 연체율 등에서 높은 효율을 보이자 관련 전문가들을 지속적으로 영입하고 있는 것으로 보인다.
11일 저축은행업계에 따르면 SBI저축은행은 나이스평가정보 출신인 김상우 이사를 영입해 핀테크 태스크포스팀(TFT)을 신설하고 CSS 고도화 작업을 추진하고 있다.
신용평가사인 나이스평가정보 출신인 김 이사는 이후 옐로우데이터웍스(현 데일리금융그룹) 이사도 지낸 핀테크 전문가다.
SBI저축은행은 김 이사 영입 후 CSS 고도화 작업을 추진한 결과, 연체율이 크게 하락한 것으로 나타났다. 금융감독원 금융통계정보시스템을 분석한 결과 올해 상반기 SBI저축은행의 소액대출연체율은 4.96%로 저축은행 업계 1위를 하락했다. 이는 1년 전(13.27%)보다 8.31%포인트 하락한 수치다.
연체율 하락에 대해 SBI저축은행은 김 이사가 추진하고 있는 머신러닝을 활용한 CSS 도입이 큰 영향을 미친 것으로 분석하고 있다. 머신러닝이란 기계(Machine)가 사람처럼 학습(Learning)하는 것을 말한다. 컴퓨터 스스로 데이터를 수집하고 분석해 미래를 예측하는 과정이다. 먼저 컴퓨터를 알고리즘 기반으로 학습시킨 뒤 새로운 데이터를 입력해 결과를 예측하도록 한다. SBI저축은행은 지난 4월 CSS에 머신러닝 기법을 도입했다.
SBI저축은행 관계자는 "김 이사가 지휘하고 있는 핀테크TFT의 구성원 10여명은 대부분 외부에서 충원한 전문가들"이라며 "빅데이터를 비롯한 핀테크와 과거 신용평가 전문가들을 영입해 CSS를 고도화해 법정 최고금리 인하와 각종 규제 등 향후 영업 악화에 대비할 계획"이라고 말했다.
2014년부터 머신러닝을 활용한 CSS 고도화 작업을 추진하고 있는 웰컴저축은행 역시 관련 인력을 꾸준히 늘려가고 있다.
웰컴저축은행에 따르면 CSS 고도화 작업을 전담하고 있는 직원 10여명을 비롯해 관련 업무를 수행하고 있는 직원은 20명에 달한다. 이는 1년 전보다 두 배 이상 증가한 수치다.
웰컴저축은행 관계자는 "머신러닝을 위해서는 관련 데이터를 분석할 수 있는 인물이 필요하다"며 "이를 위해 영업 현장에서 업무를 하고 있는 직원들에게도 관련된 다양한 교육을 진행하며 CSS 고도화 작업을 추진하고 있다"고 설명했다.
OK저축은행 역시 최근 신용평가업체와 핀테크업체 전문가들을 영입한 것으로 알려졌다. OK저축은행은 이들 인력과 심사기획실을 중심으로 머신러닝을 활용한 CSS 오픈을 준비하고 있다.
SBI저축은행과 웰컴저축은행, OK저축은행 등 대형 저축은행을 중심으로 개인신용평가시스템(CSS) 고도화를 위한 전문가 영입이 본격화되고 있다. (왼쪽부터)SBI저축은행과 웰컴저축은행 영업지점. 사진/SBI저축은행, 뉴스토마토DB
김형석 기자 khs84041@etomato.com
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