KB캐피탈이 개발한 신청평점모형은 방대한 양의 빅데이터를 분석해 미래를 예측하는 머신러닝(Machine Learning) 기술을 활용했다. 신청평점은 대출을 신청한 고객의 신용을 평가하기 위한 모형으로 대출 승인 여부나 금리, 한도 등의 의사결정에 활용된다.
금융기관 입장에서는 신청평점 기능이 우수할 경우 연체가 예상되는 고객을 잘 예측할 수 있어 손실금액을 축소할 수 있다. 소비자들도 자신의 신용도에 따라 세분화된 대출 한도와 금리를 제공받을 수 있어 유리하다.
이번에 KB캐피탈이 도입한 모형을 활용하면 기존방식의 신청평점에서 상대적으로 부족했던 소규모 기업고객(SOHO), 신용정보 부족고객(Thin File), 저신용 고객(Sub-Prime)들에 대한 정교화된 승인 및 한도 전략을 수립할 수 있어 건전성 개선에 큰 효과가 있을 것으로 예상된다.
박지우 KB캐피탈 대표이사는 “캐피탈 업권은 그동안 타업권에 비해 신용정보 등이 부족해 신청평점의 성능이 많이 떨어졌다"며 "이번 모형으로 손실비용이 축소되고 고객 만족도가 향상되면 상품 경쟁력도 높아질 것"이라고 말했다.
이어 "앞으로도 핀테크 기술을 적극 활용해 급변하는 금융환경을 주도하겠다"고 덧붙였다.