AI 기술금융 기업 PFCT(피에프씨테크놀로지스)가 중금리 대출 부실 위험을 예측하는 인공지능(AI) 기술에 대한 특허를 확보하며 금융 특화 AI 플랫폼 경쟁력 강화에 나섰다. 이번 특허는 중금리 대출 고객의 특성을 반영해 AI 신용평가 모델을 자동으로 생성·검증하는 기술로, 국내외 금융기관에서 운영 중인 AI 인프라에 적용되고 있다.
PFCT는 금융 특화 버티컬 AI 인프라 '에어팩(AIRPACK)'에 적용된 '중금리 대출 부실 리스크 발생 가능성 예측 방법 및 이를 위한 장치'가 특허청에 정식 등록됐다고 30일 밝혔다.
이번 특허는 중금리 대출 이용자를 하나의 기준으로 평가하는 기존 방식에서 벗어나 고객 특성별로 세분화한 뒤 각 그룹에 적합한 AI 신용평가 모델을 자동 생성하고 검증하는 기술을 핵심으로 한다. 시장 환경 변화에 따라 운영 중인 AI 모델과 신규 모델의 성능을 지속적으로 비교·평가해 최적의 모델을 운영 환경에 반영하도록 설계된 점도 특징이다.
AI는 신용점수뿐 아니라 상환 이력, 자산 규모, 부채 구조, 금융거래 패턴 등 다양한 금융 데이터를 종합적으로 분석해 고객별 부실 위험을 예측한다. 금융기관은 이를 바탕으로 연체 가능성을 보다 세밀하게 관리하고 대출 심사 전략을 조정할 수 있다.
회사 측은 이번 기술이 금융기관의 리스크 관리 수준을 높이는 동시에 기존 신용평가 방식에서 충분한 평가를 받기 어려웠던 중저신용자에게도 보다 합리적인 금융 기회를 제공할 수 있도록 설계됐다고 설명했다.
특허 기술은 PFCT의 금융 특화 AI 플랫폼 '에어팩'의 핵심 서비스인 '에어팩-랩(AIRPACK-Lab)'과 '에어팩-스튜디오(AIRPACK-Studio)'에 적용돼 실제 금융기관에서 운영되고 있다.
에어팩은 데이터 전처리부터 AI 모델 개발, 리스크 전략 설계, 운영, 성과 모니터링까지 여신 업무 전 과정을 지원하는 금융 특화 AI 인프라다.
에어팩-랩은 AI 모델 개발과 검증, 리스크 전략 수립 기능을 담당하며, 에어팩-스튜디오는 AI 모델과 여신 전략을 운영 시스템에 적용하고 데이터 품질과 운영 성과를 실시간으로 관리하는 역할을 수행한다.
현재 롯데카드, SBI저축은행, 고려저축은행, 호주 금융사 파이낸스원(Finance One)이 에어팩-랩과 에어팩-스튜디오를 함께 활용하고 있다. OK저축은행, 애큐온저축은행, OK뱅크 인도네시아, 롯데파이낸스베트남은 에어팩-스튜디오를 중심으로 운영 중이다.
PFCT는 금융기관이 AI를 활용해 연체 발생 모니터링, 연체 고객 분석, 전략 변경 영향 분석, 대출 승인 전략 조정, 운영 성과 관리까지 여신 리스크 관리 전 과정을 수행할 수 있도록 지원하고 있다고 밝혔다.
이번 특허는 지난해 등록한 '대시보드를 통한 대출 전략 제공 방법 및 장치' 특허와도 연결된다. 기존 특허가 금융상품과 채널 데이터를 분석해 대출 전략을 최적화하는 데 초점을 맞췄다면, 이번 특허는 AI 기반 리스크 예측 모델을 생성하고 검증하는 기술에 집중했다. PFCT는 두 기술을 기반으로 AI 모델 개발부터 전략 설계, 운영 최적화까지 하나의 워크플로우로 연결하는 금융 AI 플랫폼을 고도화하고 있다는 설명이다.
이수환 PFCT 대표는 "이번 특허는 단순한 신용평가 모델이 아니라 중금리 대출 시장에 특화된 AI 리스크 관리 체계의 독창성을 인정받은 결과"라며 "금융기관이 리스크를 더욱 정교하게 관리하면서도 더 많은 중저신용 고객에게 금융 서비스를 제공할 수 있도록 기술 경쟁력을 지속적으로 높여 나가겠다"고 말했다.
PFCT는 자체 중금리 대출 서비스에도 에어팩 기반 AI 기술을 적용하고 있다. 회사에 따르면 현재 저축은행 자금을 활용해 NICE 기준 평균 신용점수 743점 수준의 중저신용자를 대상으로 개인신용대출을 공급하고 있으며, 가중평균 금리는 약 11%다. 회사는 연체율이 0.37% 수준을 유지하고 있다고 밝혔다.
다만 해당 연체율과 운영 성과는 회사가 공개한 자체 수치인 만큼 금융시장 전반의 평균과 직접 비교하기에는 한계가 있다. AI 기반 신용평가 기술의 실효성은 장기간 운영 데이터와 다양한 경기 환경에서의 성과가 함께 축적될 때 보다 객관적인 평가가 가능할 것으로 보인다.
금융권에서는 생성형 AI와 머신러닝 기술이 신용평가와 리스크 관리 영역으로 빠르게 확산되는 가운데, 기술의 정확성과 설명 가능성, 금융 규제 대응 능력이 향후 경쟁력을 좌우할 핵심 요소가 될 것으로 보고 있다.
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