B2B 금융 솔루션 기업 276 Holdings이 인공지능(AI)을 활용한 중소기업 신용평가 기술 연구 성과를 국제 학술대회에서 인정받았다.
276홀딩스는 자사 임직원 연구팀이 개발한 AI 기반 중소기업 매출채권 신용평가 모델 연구 논문이 세계적인 권위의 데이터 분야 국제 학술대회인 IEEE International Conference on Big Data 2025(IEEE BigData 2025)에 발표 및 등재됐다고 11일 밝혔다.
이번 연구 논문은 ‘핀테크 환경에서 AI 기반 거래 단위 데이터 분석을 통한 중소기업 매출채권 신용위험 정량화(Quantifying SME Credit Risk in Receivables Financing with AI-Based Transaction-Level Data Analytics in a Fintech Context)’라는 제목으로, 276홀딩스 임직원 8명이 공동 연구자로 참여했다.
전통적인 기업 신용평가 모델은 재무제표, 신용 이력, 담보 등 정적인 금융 정보에 의존하는 경우가 많았다. 이로 인해 재무 데이터가 충분하지 않은 중소기업은 제도권 금융에서 상대적으로 불리한 평가를 받을 수 있다는 구조적 한계가 지적돼 왔다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 자사가 운영하는 매출채권 금융 플랫폼 FlowPay와 FlowPoint에서 5년 이상 축적된 B2B 거래 데이터를 활용했다.
재무 지표 중심 분석에서 벗어나 기업 간 결제 흐름, 거래 패턴, 현금 흐름 등 동적 데이터를 기반으로 기업의 상환 능력을 평가하는 새로운 접근 방식을 제시한 것이 특징이다.
연구팀은 복잡한 B2B 거래 데이터에서 핵심 위험 신호를 식별하는 AI 기반 데이터 분석 기술을 자체 개발했다.
이 모델은 기존 산업에서 널리 사용되던 규칙 기반(rule-based) 신용평가 모델과 비교했을 때 예측 오차를 50% 이상 줄이는 성과를 기록했다.
이는 복잡한 기업 간 거래 구조 속에서도 실제 금융 환경에서 중소기업의 신용 위험을 보다 정밀하게 분석할 수 있는 기술적 가능성을 입증한 사례로 평가된다.
연구팀은 기술 검증을 위해 Singapore와 Vietnam의 중소기업 데이터를 활용한 개념증명(PoC)도 진행했다.
그 결과 서로 다른 시장 환경과 데이터 구조에서도 일관된 신용 위험 식별 능력을 보이며 글로벌 시장 적용 가능성을 확인했다.
276홀딩스는 향후 해당 기술을 환경·사회·지배구조(ESG) 요소를 반영한 금융 모델로 확대하고, 개인정보 보호를 강화하기 위해 Federated Learning 기반 연합학습 기술도 결합할 계획이다.
회사 관계자는 “이번 연구는 AI 기술이 실제 핀테크 환경에서 중소기업의 자금 조달을 지원하고 부실 위험을 낮출 수 있음을 입증한 사례”라며 “데이터 기반 금융 혁신을 통해 중소기업 금융 접근성을 높이는 기술 개발을 지속할 것”이라고 밝혔다.
Copyright ⓒ 스타트업엔 무단 전재 및 재배포 금지
본 콘텐츠는 뉴스픽 파트너스에서 공유된 콘텐츠입니다.
