중금리를 산출하는 심사평가모델에 (빅데이터 기반) 머신러닝 기법을 도입해 대출자의 이자를 절약했다는 게 회사측의 설명이다. 렌딧을 이용하는 대출자의 54.7%는 대환대출을 이용하고 있다. 다른 금융권에서 받은 고금리 대출을 렌딧 대출로 갚고 이자를 절약하는 고객이 절반 이상인 셈이다. 업권별 대환대출 비율을 보면 카드론에서 갈아타는 경우가 46.7%로 가장 많았고 저축은행 27.9%, 캐피탈 15.9%, 대부업 8.4%, 보험 1.1% 등이 뒤를 이었다.
고금리 대출을 렌딧 대출로 대환한 대출자들이 절약한 이자는 총 63억원이다. 이들이 대환 전 제공 받았던 평균 금리는 20.1%. 그러나 렌딧을 통해 기존 대출을 대환하며 제공 받은 평균 금리는 11.2%로 평균 8.9%포인트가 뚝 떨어졌다. 대환 외 목적의 대출자들 역시 렌딧에서 대출을 받아 30억7,000만원의 이자를 절약했다. 다른 금융권에서 고금리 대출을 받는 대신 렌딧에서 적정금리의 대출을 받았다는 설명이다.
이 같은 결과는 렌딧 개인신용평가시스템(CSS)을 자체적으로 개발해 가능했다. CSS는 신용평가사에서 제공하는 250여 가지의 금융 데이터를 기반으로 대출 신청자를 심사한다. 이때 금융 데이터와 함께 사기정보공유(Fraud Bureau) 데이터와 직장 정보, 상환 정보 등을 반영해 신용 정보만으로는 산출하기 어려운 리스크를 분석한다.
김성준 렌딧 대표는 “국내 개인신용대출 시장 중 중금리 대출의 규모만 따져도 약 100조원에 이를 만큼 큰 시장”이라며 “빅데이터 분석과 머신러닝 등 기술 혁신을 통해 중금리 대출을 활성화 시키는 메기로 성장하겠다”고 말했다. /손구민기자 kmsohn@sedaily.com
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