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"AI 기반 신용평가, 어디까지 왔나"…한국평가데이터-핀산협 공동 포럼

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[서울=뉴스핌] 이윤애 기자 = 한국평가데이터(KODATA)는 한국핀테크산업협회와 3일 서울 여의도에 위치한 한국경제인협회 컨퍼런스 센터에서 'AI(인공지능)을 활용한 신용평가'를 주제로 공동 포럼을 개최했다고 밝혔다.

앞서 한국평가데이터는 지난해 12월 'KODATA 혁신포럼'을 개최하고 이 자리에서 유망기업 지원을 위한 성장잠재력 지수 소개와 기술금융의 발전 방안에 대한 토론을 진행한 바 있다. 이번 포럼은 AI를 기반으로 한 신용평가 서비스 동향 및 사례를 알아보고 나아가 디지털 금융의 발전 방향을 모색하고자 마련됐다.

이날 홍두선 한국평가데이터 대표이사와 이근주 한국핀테크산업협회 협회장이 개회사를 하며 포럼의 시작을 알리고 홍재문 온라인투자연계금융협회장이 축사를 했다.

[서울=뉴스핌] 이윤애 기자 = 한국평가데이터(KODATA)는 한국핀테크산업협회와 3일 서울 여의도에 위치한 한국경제인협회 컨퍼런스 센터에서 'AI(인공지능)을 활용한 신용평가'를 주제로 공동 포럼을 개최했다고 밝혔다. [사진=한국평가데이터] 2025.07.03 yunyun@newspim.com

기조 발표는 한국금융연구원 김영도 선임연구위원이 'AI 활용 신용평가의 발전방향'을 주제로 진행했다. 김 선임연구위원은 "AI 도입으로 비정형 데이터를 포함한 다양한 정보를 빠르고 정밀 분석해 신용평가의 예측력과 자동화 수준을 크게 개선했다"고 말했다.

이어 "AI를 적용한 개인신용평가는 대안데이터의 활용으로 정교한 개인평가가 가능해졌고 평가 사각지대를 해소했으며, 기업신용평가는 비재무 정보의 활용으로 기업 리스크의 조기 감지 및 정량화가 가능해졌다"며 "AI가 신용평가 혁신의 핵심도구인 만큼, 공정성과 설명가능성 및 제도적 수용성 등을 높이고 기업 내 AI 거버넌스를 구축해야 한다"고 덧붙였다.

다음 주제 발표는 디지털경제금융연구원의 정유신 원장이 맡았다. 정 원장은 'AI를 활용한 대안평가 현황'을 주제로 AI 기반 대안신용평가의 국내외 사례와 주요 기술에 대해 소개했다. 그는 대안신용평가의 기대효과로 ▲포용적 금융 실현 ▲금융기관의 효율성 제고 및 리스크 관리의 정교화 ▲중금리 대출 활성화 및 금리 양극화 해소 ▲금융서비스 고도화 ▲사회적 가치 반영 및 특수목적 금융 활성화 등을 꼽았다.

이어서 PFCT, 고위드, 크레파스솔루션, 한국평가데이터에서 차례로 AI를 활용한 신용평가 및 대안정보 서비스에 대한 사례발표가 진행됐다. PFCT의 이수환 대표가 먼저 최적의 AI 기반 알고리즘 조합을 통한 신용평가 모델 구축 사례 등을 소개했고, 고위드는 위장환 총괄이 실시간 데이터 기반 리스크 측정 모델에 대해 설명했다.

크레파스솔루션은 김상빈 실장이 발표자로 나서 데이터를 AI로 패턴화해 개발한 스코어를 적용한 대안신용평가 서비스에 대해 발표했다. 한국평가데이터는 나은정 데이터사이언스센터장이 데이터베이스(DB) 기반 부동산정보서비스 '리얼탑'과 금융결제원과 협업한 대안정보 서비스에 대해 각각 소개했다.

홍두선 한국평가데이터 대표는 "금융산업의 패러다임이 AI를 만나 급격하게 변화하는 상황에서 이번 포럼이 신용평가의 미래 방향성과 구체적 대안을 모색하는 자리가 되길 바란다"고 말했다.

한편 한국평가데이터는 앞으로도 데이터와 AI 등을 기반으로 금융산업의 발전에 기여하고 유망 스타트업 등 기업을 지원하는데 적극 나서겠다는 방침이다. 앞서 자사 데이터를 제공, 분석할 수 있는 데이터 분석실 KO-DLab을 사옥에 오픈하며 스타트업 등 기업 및 연구기관, 대학과 같이 필요한 곳에 데이터를 개방한 사례가 있다. 

yunyun@newspim.com

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  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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