전통적인 금융 데이터가 부족한 신흥 시장에서 ‘생활 데이터’를 활용한 신용평가 모델이 등장하고 있다. 월세 납부 이력과 같은 반복적 결제 데이터를 기반으로 금융 접근성을 넓히려는 시도가 본격화되는 흐름이다.
AI 기술금융사 PFCT는 인도네시아 프롭테크 플랫폼 Mamikos와 협력해 월세 납부 데이터를 활용한 AI 신용평가 모델을 구축했다고 30일 밝혔다.
PFCT는 마미코스에서 확보한 약 21만 건의 계약 데이터를 정제해 약 4만 명 규모의 임차인 데이터셋을 구축했다. 이 가운데 2만7000명 수준의 유효 데이터를 기반으로 모델을 개발했다.
기존 계약 단위로 축적된 데이터를 사용자 단위로 재구성하고, 다중 결제 이력과 연체 패턴을 반영할 수 있도록 집계·필터링을 거쳐 금융 의사결정에 활용 가능한 형태로 전환한 점이 특징이다.
모델은 단순 연체 예측을 넘어 결제 행동 기반 리스크 프로파일링에 초점을 맞췄다. 최신 결제 상태와 과거 이력을 동시에 반영하는 ‘듀얼 스냅샷 구조’를 적용해 단기·장기 리스크를 함께 분석하도록 설계됐다. 또한 최대 연체 기간, 연속 연체 패턴, 평균 연체 일수 등 행동 데이터를 핵심 변수로 활용해 예측력을 높였다. 기존 금융 이력 중심 평가 방식과 차별화되는 지점이다.
PFCT는 모델에 설명 가능한 AI 기법을 적용해 신용도에 영향을 미치는 요소를 확인할 수 있도록 했다. 전문가 설정과 머신러닝 학습을 결합한 하이브리드 방식으로 설계됐으며, 성능 검증 결과 ‘2일 이상 연체’ 기준 재현율 약 95%를 기록했다.
다만 높은 재현율이 실제 금융 서비스에서의 부실률 감소로 이어질지는 추가적인 운영 데이터 축적이 필요하다는 평가도 가능하다.
이번 프로젝트는 프롭테크 플랫폼에서 생성되는 데이터를 금융 인프라로 전환한 사례로 의미가 있다.
특히 동남아시아처럼 신용정보가 충분하지 않은 시장에서는 월세 납부 이력 같은 생활 데이터가 신용도를 판단하는 주요 지표로 활용될 가능성이 크다.
마미코스는 월간 600만 명 이상이 이용하는 인도네시아 최대 임대 플랫폼으로, 150개 도시에서 300만 개 이상의 객실을 보유하고 있다.
PFCT는 이번 사례를 기반으로 다양한 플랫폼 데이터와의 결합을 확대한다는 계획이다. 이수환 대표는 “프롭테크뿐 아니라 이커머스, 모빌리티 등 다양한 영역의 데이터를 활용해 글로벌 시장에서 적용 가능한 신용평가 모델을 확장하겠다”고 밝혔다.
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