시중은행들이 중금리대출을 위한 신용평가 모델을 개발하는데 준비가 미흡하다는 평가가 나왔다. 그동안 고신용자나 담보대출을 주로 다뤘던 시중은행들이 중금리대출 시장에서 고전을 면치 못하는 원인으로 지목됐다.
특히 금융사들이 고객의 긍정적인 정보보다는 부정적인 정보 수집에 더 집중하고 있는 점이 문제로 지적됐다. 또 좀 더 정교한 신용정보를 확보하고 신용평가모델을 개선하기 위해서는 관련 핀테크업체들의 육성과 협업이 중요하다고 제시됐다.
한국빅데이터학회 부회장을 역임하고 있는 함유근 건국대학교 경영학과 교수와 신한카드 빅데이터센터 본부장을 역임한 같은 대학 이종석 교수는 최근 '중금리 대출 활성화를 위한 빅데이터 활용 방안'을 발표했다.
이번 연구를 위해 국내 시중은행 8곳의 중금리대출 신용평가 모형 담당자 10명을 대상으로 설문을 했다.
설문결과 응답자 모두 "중금리대출을 위한 신용평가모델을 만들기 위해 신용정보원 등 공공기관을 통해 전기료와 통신료, 보험료 등의 연체 정보를 제공받을 필요가 있다"고 답했다.
연구진은 이에 대해 중금리 대출자에 대한 정보가 대부분 정부와 공공기관에 집중돼 있고 시중은행에서는 정보가 부족하기 때문이라고 설명했다.
연구진은 특히 연체정보를 중요하게 생각한다는 것은 시중은행의 중금리대출을 위한 준비가 충분치 않다는 근거라고 보고 있다.
또 미국 등 선진적인 시장에서는 고객의 신용평가모델에 상환실적 등 긍정적인 정보가 매우 중요한 비중을 차지하고 있지만, 국내 시중은행은 금융회사의 리스크관리 차원에서 부정적인 데이터를 더 원하고 있다고 지적했다.
그 결과 실제 시중은행이 지금까지 실행한 중금리대출을 보면 대부분 4~5등급 차주에 집중돼있고 6~7등급은 소외되고 있다고 연구진은 설명했다.
연구진은 "연체정보는 고객에 대한 대출 기회를 제한할 소지가 커서 외국에서도 이러한 정보 활용을 제한하고 있는 상황"이라며 "금융위원회에서 현 금융제도 개선의 슬로건으로 제시하고 있는 '포용적 금융'에도 위배될 소지가 높다"고 말했다.
이어 "6~7등급의 경우 4~5등급에 비해 대출 한도를 낮게 책정하는 경향이 있다"며 "이는 은행들이 중금리대출에 필요한 신용평가의 정확성을 확보하지 못해서 연체에 대한 위험이 적은 4~5등급을 선호하는 것"이라고 설명했다.
한편 시중은행 대부분이 자체적인 중금리대출 신용평가모델 개발에는 나서고 있지만 실질적으로 KCB와 NICE 등 CB(Credit Bureau. 신용평가회사)의 데이터 활용도가 가장 높은 것으로 나타났다.
나머지 외부정보나 그룹내 정보 및 고객 모바일앱 사용 정보는 보통 정도의 중요도를 보였고 내부거래정보의 중요도는 다소 낮았다.
신용정보가 좀 더 정교화되기 위해서는 국내에 신용정보 관련 다양한 핀테크기업들이 만들어지고 그 생태계가 활성화되는 것이 전제 조건이라는 게 연구진의 설명이다.
연구진은 "은행들이 기존 신용평가 모형에서는 CB사의 데이터와 자체 데이터에 의존해 평가하고 있어 중금리 대출에 대한 신용평가 모형의 운영에 취약점이 있다"며 "CB사와 타금융사 정보 이외에 어떤 정보가 중요하고 필요한지, 그리고 어떻게 확보해야 하는지 등에 대해서는 아직 명확한 입장도 없다"고 지적했다.
이어 "향후 금융위에서 추진중인 개인신용정보 이동권 등 새로운 제도로 인해 다양한 아이디어를 가진 핀테크 관련 기업들이 생겨날 수 있는 토양이 마련되어야 한다"며 "이들 핀테크 기업들과 초기에 협업을 통해 상생하는 구조로 생태계를 만들어갈 필요가 있다"고 분석했다.
시중은행이 중금리대출 모형을 만들기 위해 전반적으로 적은 인력을 투입하고 있다는 점도 아쉽다는 평가다.
연구진은 "설문의 응답자 수가 단 10명으로 적은 것은 국내 은행들의 중금리대출 모형 전문가의 희소성 때문"이라며 "한국금융연구원의 도움으로 여신 기획 담당자들을 우선 접촉했지만 개인여신 담당자가 아니거나 모형 개발자가 아닌 경우가 대부분"이라고 설명했다.
