머니플랜 – 금융 정보 블로그

📋 목차

• 금융사 대출 거절 사유, 통신·비금융 데이터로 보완하는 법
• 전통적 신용평가의 한계와 대안 신용평가의 등장
• 비금융 데이터: 씬파일러에게 열리는 금융의 문
• AI와 빅데이터: 대안 신용평가의 핵심 동력
• 2024-2026년, 금융 포용성 확대를 위한 최신 동향
• 실제 사례로 보는 대안 신용평가의 힘
• 대안 신용평가로 신용도를 보완하는 구체적인 방법
• 주의사항 및 고려해야 할 점들
• 전문가들은 대안 신용평가를 어떻게 전망할까?
• ❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

금융사 대출 거절, 이제는 통신·비금융 데이터로 희망을 찾다

대출 심사에서 번번이 고배를 마셨던 경험, 있으신가요? 특히 사회초년생, 프리랜서, 주부 등 금융 거래 이력이 부족한 '씬파일러(Thin Filer)'라면 더욱 답답함을 느낄 수 있어요. 하지만 이제는 전통적인 신용평가 방식의 한계를 넘어, 여러분의 일상 속 데이터가 대출 가능성을 높이는 열쇠가 될 수 있다는 사실, 알고 계셨나요? 통신비 납부 기록, 공공요금 납부 내역 등 우리가 매일 사용하는 비금융 데이터가 금융 접근성을 획기적으로 개선하는 '대안 신용평가' 시대를 열고 있답니다. 이 글을 통해 대안 신용평가가 무엇인지, 왜 중요해지고 있는지, 그리고 어떻게 여러분의 금융 기회를 넓힐 수 있는지 자세히 알아보겠습니다.

 

금융사 대출 거절 사유 통신·비금융 데이터 반영 ｜ 대체평가로 보완하는 법

전통적 신용평가의 한계와 대안 신용평가의 등장

과거 금융기관의 대출 심사는 주로 신용카드 사용 내역, 기존 대출 상환 기록, 연체 정보 등 제한적인 금융 정보에 의존했어요. 이러한 방식은 금융 거래 기록이 풍부한 사람들에게는 비교적 정확한 신용도를 측정할 수 있었지만, 금융 이력이 부족하거나 사회생활을 막 시작한 사람들에게는 불리하게 작용했죠. 마치 '기록이 없으니 돈을 빌려줄 수 없다'는 논리와 같았어요. 이는 곧 금융 소외 계층을 양산하는 결과를 낳았고, 사회초년생, 주부, 프리랜서, 소상공인 등 약 1,291만 명(2021년 추산)에 달하는 씬파일러들이 정당한 금융 서비스 접근에서 배제되는 결과를 초래했어요.

 

이러한 전통적인 신용평가의 한계를 극복하고 금융 포용성을 높이기 위해 등장한 것이 바로 '대안 신용평가(Alternative Credit Scoring)'예요. 이는 통신비, 공공요금 납부 기록, 온라인 쇼핑 이력, 심지어는 소셜 미디어 활동과 같은 비금융 데이터를 적극적으로 활용하여 개인의 신용도를 평가하는 방식이랍니다. 마치 새로운 형태의 '생활 기록부'를 보는 것과 같다고 할 수 있어요. 이러한 변화의 배경에는 2020년 '데이터 3법(개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법)' 개정이라는 법적 기반 마련이 있었어요. 이 법 개정을 통해 개인정보 활용에 대한 규제가 완화되고 데이터 기반의 혁신이 가능해지면서, 금융기관들은 더욱 다양한 데이터를 분석하여 신용평가 모델을 고도화할 수 있게 되었죠. 이제 금융 접근성은 단순히 금융 거래 기록만으로 결정되는 것이 아니라, 우리의 일상적인 생활 패턴과 책임감 있는 소비 습관까지 반영될 수 있게 된 거예요. 이는 금융 시스템이 더욱 포용적이고 공정하게 발전하고 있음을 보여주는 중요한 증거라고 할 수 있어요.

 

대안 신용평가는 단순히 금융 이력이 부족하다는 이유로 대출 기회를 놓치는 사람들에게 새로운 가능성을 열어주고 있어요. 꾸준히 통신비를 납부하고 공공요금을 성실히 납부해 온 사실 자체가 긍정적인 신용 신호로 작용할 수 있기 때문이죠. 이는 금융기관 입장에서도 기존 신용평가 모형으로는 포착하기 어려웠던 잠재력 있는 고객층을 발굴하고, 리스크를 더욱 정교하게 관리할 수 있는 기회를 제공한답니다. 결국 대안 신용평가는 금융 소외 계층의 금융 접근성을 높여 금융 포용성을 강화하고, 동시에 금융기관의 경쟁력을 높여 새로운 수익원을 창출하는 상생의 모델을 제시하고 있다고 볼 수 있어요. 이러한 혁신적인 접근 방식은 앞으로 더욱 확대될 것으로 전망됩니다.

 

결론적으로, 대안 신용평가는 금융 거래 이력이 부족한 개인들에게 금융 서비스 접근의 문턱을 낮추고, 금융기관에게는 새로운 고객을 확보하고 리스크를 효과적으로 관리할 수 있는 기회를 제공하는 혁신적인 금융 평가 방식이라고 할 수 있어요. 이는 디지털 전환 시대에 맞춰 금융 시스템이 어떻게 진화하고 있는지 보여주는 대표적인 사례이며, 앞으로 금융 포용성 증진에 더욱 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

대안 신용평가의 등장 배경

구분	전통적 신용평가	대안 신용평가
주요 평가 정보	금융 거래 기록 (신용카드, 대출 상환 등)	비금융 데이터 (통신비, 공공요금, 온라인 활동 등) + 금융 데이터
주요 대상	금융 이력 풍부한 고객	금융 이력 부족자 (씬파일러), 금융 소외 계층
목표	정확한 신용도 측정	금융 포용성 확대, 금융 접근성 개선

비금융 데이터: 씬파일러에게 열리는 금융의 문

대안 신용평가에서 '비금융 데이터'가 중요하게 떠오르는 이유는 바로 금융 거래 이력이 부족한 씬파일러들에게 금융 접근성의 문턱을 낮춰주기 때문이에요. 통신비 납부 기록, 공공요금(전기, 수도, 가스 등) 납부 내역, 심지어는 대중교통 이용 기록이나 온라인 쇼핑 이력까지도 개인의 성실성과 상환 능력을 보여주는 지표로 활용될 수 있답니다. 예를 들어, 통신비를 연체 없이 꾸준히 납부해 온 사람은 금융 기관에 대한 책임감 있는 태도를 가진 것으로 평가받을 수 있어요. 이는 마치 신용 기록이 없는 사람에게도 꾸준한 성실함을 보여주는 '생활 증명서'와 같은 역할을 하는 셈이죠.

 

과거에는 이러한 데이터들이 신용 평가에 활용되기 어려웠어요. 하지만 '데이터 3법' 개정 이후, 그리고 AI 및 빅데이터 기술의 발전과 함께 이러한 비정형 데이터를 분석하고 신용 평가에 반영하는 것이 가능해졌답니다. 금융기관들은 이러한 비금융 데이터를 분석하여 개인의 소비 패턴, 생활 습관, 재정 관리 능력 등을 파악하고, 이를 통해 기존 금융 정보만으로는 알 수 없었던 개인의 신용도를 보다 다각적으로 평가할 수 있게 되었어요. 특히 사회초년생처럼 금융 이력이 짧은 경우, 이들의 잠재적인 상환 능력을 비금융 데이터를 통해 가늠해볼 수 있다는 점에서 매우 유용하죠. 또한, 주부나 프리랜서처럼 소득 증빙이 다소 까다로운 경우에도 꾸준한 공공요금 납부 이력 등은 긍정적인 평가 요소로 작용할 수 있답니다.

 

네이버페이의 '네이버페이 스코어', 카카오뱅크의 '카카오뱅크 스코어'와 같이 핀테크 기업들은 자체적으로 축적한 비금융 데이터를 활용하여 자체적인 대안 신용평가 모델을 고도화하고 있어요. 케이뱅크가 통신 데이터를 활용한 대안 신용평가를 고도화하고, 통신대안평가 서비스 '이퀄(EQUAL)'이 혁신금융서비스로 지정된 것은 이러한 흐름을 잘 보여주는 사례죠. 이러한 서비스들은 금융 이력이 부족한 사람들에게도 더 많은 금융 상품 접근 기회를 제공하고, 더 나아가 금리 혜택까지 제공하며 금융 포용성을 높이는 데 크게 기여하고 있답니다. 단순히 은행 거래 기록이 없다는 이유로 금융 서비스에서 배제되는 일이 줄어들고, 성실하게 살아가는 모든 사람들이 금융의 혜택을 누릴 수 있게 되는 긍정적인 변화를 가져오고 있는 것이죠.

 

이처럼 비금융 데이터는 씬파일러들에게 금융의 문을 열어주는 핵심적인 역할을 수행하고 있어요. 금융기관들은 이러한 데이터를 통해 개인의 신용도를 더욱 정확하고 공정하게 평가하고, 더 많은 사람들에게 금융 기회를 제공함으로써 궁극적으로는 사회 전체의 금융 포용성을 증진시키는 데 기여할 수 있을 거예요. 앞으로 비금융 데이터의 활용 범위는 더욱 확대될 것이며, 이는 금융 시스템의 혁신을 가속화하는 중요한 동력이 될 것입니다.

 

주요 비금융 데이터 활용 예시

데이터 종류	활용 내용	평가 항목
통신비 납부 기록	통신 요금 성실 납부 여부	성실성, 책임감
공공요금 납부 내역	전기, 수도, 가스 등 공과금 성실 납부 여부	안정적인 생활 유지 능력, 성실성
온라인 쇼핑/결제 이력	구매 패턴, 결제 주기, 금액 등	소비 성향, 재정 관리 능력
SNS 활동	활동 빈도, 내용 (긍정적/부정적)	사회적 관계, 개인 신뢰도 (제한적 활용)

AI와 빅데이터: 대안 신용평가의 핵심 동력

대안 신용평가가 현실화될 수 있었던 가장 큰 이유는 바로 인공지능(AI)과 빅데이터 기술의 눈부신 발전 덕분이에요. 과거에는 상상하기 어려웠던 방대한 양의 비금융 데이터를 수집, 저장, 분석하는 것이 이제는 AI 알고리즘을 통해 가능해졌죠. 머신러닝 기법을 활용하면 수많은 데이터 속에서 복잡한 패턴과 상관관계를 발견하고, 이를 통해 개인의 신용도를 예측하는 정교한 모형을 만들 수 있답니다. 예를 들어, AI는 수많은 통신비 납부 기록 데이터를 분석하여 특정 패턴을 보이는 고객이 연체할 확률이 낮다는 것을 발견해낼 수 있어요. 이는 인간의 직관이나 전통적인 통계 기법으로는 파악하기 어려운 미묘한 신용 지표들을 포착해내는 AI의 강점이라고 할 수 있어요.

 

금융기관들은 이러한 AI와 빅데이터 기술을 활용하여 기존 신용평가 모형의 한계를 보완하는 '대안 신용평가 모형'을 개발하고 있어요. 신한은행, NH농협은행 등 주요 금융기관들은 이미 AI 플랫폼을 도입하여 대출 심사 프로세스를 자동화하고 있으며, 핀테크 업계 역시 비금융 데이터를 활용한 대안 신용평가 모델 개발에 박차를 가하고 있답니다. 이러한 기술들은 단순히 데이터의 양을 넘어, 데이터의 질과 분석의 깊이를 더해주죠. 예를 들어, 온라인 쇼핑 이력만 보더라도 구매하는 상품의 종류, 결제 주기, 사용 카드 종류 등 다양한 정보들을 조합하여 개인의 재정 상태와 소비 성향을 더욱 입체적으로 파악할 수 있어요. AI는 이러한 복잡한 정보들을 실시간으로 분석하여 대출 신청자의 신용 위험을 더욱 정확하게 예측하는 데 활용됩니다.

 

물론 이러한 AI 기반 평가 모형의 발전과 함께 고려해야 할 점도 있어요. 2026년부터 시행되는 '인공지능기본법'은 특히 '고영향 인공지능'에 대한 규제를 강화할 것으로 예상되는데요, 금융권은 이러한 규제 변화에 대비하여 AI 모델의 투명성, 공정성, 그리고 위험 관리 체계를 더욱 강화해야 할 필요가 있어요. AI 모델이 '블랙박스'처럼 작동하여 왜 특정 고객에게 낮은 신용 점수를 부여했는지 설명하기 어려운 경우, 이는 금융 소비자의 불신을 초래할 수 있기 때문이죠. 따라서 금융기관들은 AI 기술을 활용하는 동시에, 평가 결과에 대한 명확한 설명 가능성을 확보하고, 데이터 편향성으로 인한 차별을 방지하기 위한 노력을 지속해야 합니다. 이러한 노력을 통해 AI와 빅데이터는 대안 신용평가의 핵심 동력으로서 금융 포용성 확대에 더욱 크게 기여할 수 있을 거예요.

 

결론적으로, AI와 빅데이터 기술은 방대한 비금융 데이터를 분석하여 개인의 신용도를 새롭게 평가하는 대안 신용평가의 핵심적인 역할을 수행하고 있어요. 이러한 기술의 발전은 금융 소외 계층에게 더 많은 기회를 제공하고 금융 포용성을 높이는 데 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 다만, 기술 발전과 함께 규제 및 윤리적 측면을 균형 있게 고려하는 것이 중요합니다.

AI 기반 대안 신용평가 모형 개발 과정

단계	주요 활동	활용 기술
1. 데이터 수집	통신, 공공요금, 온라인 활동 등 비금융 데이터 수집 (개인 동의 기반)	데이터 수집 자동화 시스템
2. 데이터 전처리	수집된 데이터 정제, 표준화, 특징 추출	데이터 마이닝, 자연어 처리 (NLP)
3. 모델 개발	머신러닝 알고리즘을 활용한 신용평가 모형 구축	회귀 분석, 분류 모델 (로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트 등)
4. 모델 검증	실제 데이터 기반 모형 성능 평가 (정확도, 안정성 등)	교차 검증, 성능 지표 분석
5. 서비스 적용	개발된 모형을 실제 대출 심사 및 상품 추천에 활용	API 연동, 실시간 평가 시스템

2024-2026년, 금융 포용성 확대를 위한 최신 동향

다가오는 2024년부터 2026년까지 금융 시장은 대안 신용평가를 기반으로 한 금융 포용성 확대 움직임이 더욱 가속화될 전망이에요. 주요 금융기관들은 AI 기반 대출 심사 플랫폼을 고도화하며, 핀테크 기업들과의 협력을 통해 비금융 데이터 활용 범위를 넓혀가고 있답니다. 특히 주목할 만한 부분은 소상공인을 위한 신용평가 체계 개편이에요. 금융위원회는 '마이 비즈니스 데이터(My Business Data)' 도입을 추진하며, 개인사업자의 금융, 상거래, 공공 정보를 통합 관리하고 이를 신용평가에 반영하는 시스템을 구축할 계획이에요. 이는 소상공인들이 겪는 자금 조달의 어려움을 해소하고, 그들의 성장 가능성을 더욱 정확하게 평가하는 데 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

 

또한, 2026년 '인공지능기본법' 시행으로 인해 금융권의 AI 활용에 대한 규제가 강화될 예정이니, 금융기관들은 이에 대비하여 AI 모델의 투명성과 공정성을 확보하고 위험 관리 체계를 더욱 견고히 구축해야 할 거예요. 이러한 규제 환경 변화 속에서도 금융기관과 핀테크 기업들은 신용정보원, NICE평가정보 등과 협력하여 금융 데이터와 비금융 데이터를 융합한 더욱 정교한 신용평가 모델 개발에 힘쓸 것으로 보입니다. 이는 결과적으로 더욱 많은 사람들에게 맞춤형 금융 상품을 제공하고, 금융 서비스의 질을 향상시키는 선순환 구조를 만들 것입니다.

 

글로벌 금융 시장 역시 2025년 이후 경제 불확실성 심화 속에서 디지털 발전, AI 시대 도래, 그리고 고객 중심 상품 전략을 중요한 트렌드로 주목하고 있어요. 이러한 변화에 민첩하게 대응하고 적응하는 금융기관이 성공의 열쇠를 쥐게 될 것으로 전망됩니다. 이는 곧 국내 금융 시장에서도 대안 신용평가를 통한 금융 혁신과 고객 중심 서비스 강화가 더욱 중요해질 것임을 시사합니다. 결국 이러한 흐름은 금융 소외 계층에게 더 많은 기회를 제공하고, 금융 시스템 전체의 효율성과 포용성을 높이는 긍정적인 방향으로 나아갈 것입니다.

 

요약하자면, 2024년부터 2026년까지는 대안 신용평가를 중심으로 한 금융 포용성 확대, AI 기술의 규제 대비, 데이터 융합 강화, 그리고 고객 중심 전략이 금융 시장의 주요 트렌드가 될 것입니다. 이러한 변화는 씬파일러뿐만 아니라 소상공인 등 다양한 금융 소비자들이 더욱 편리하고 공정한 금융 서비스를 이용할 수 있도록 도울 것입니다.

2024-2026년 금융 시장 전망 및 트렌드

시기	주요 트렌드	핵심 내용
2024-2025년	AI 기반 대출 심사 확대	금융기관 AI 플랫폼 도입 가속화, 핀테크 업계 비금융 데이터 활용 모델 고도화
2025-2026년	소상공인 신용평가 체계 개편	'마이 비즈니스 데이터' 도입 추진, 금융·상거래·공공정보 통합 관리 및 신용평가 반영
2026년	AI 규제 강화 및 위험 관리	'인공지능기본법' 시행, '고영향 인공지능' 규제 대비 및 금융권 위험 관리 체계 강화 필요
2025-2026년 (글로벌)	디지털 발전 및 고객 중심 전략	경제 불확실성 속에서 민첩성, 적응성, 고객 중심 상품 전략이 성공의 핵심

실제 사례로 보는 대안 신용평가의 힘

대안 신용평가는 이론에만 머물지 않고, 실제 금융 현장에서 긍정적인 효과를 증명하고 있어요. 가장 대표적인 사례 중 하나는 케이뱅크의 통신비 납부 데이터를 활용한 대출 상품이에요. 케이뱅크는 고객의 통신비 납부 이력을 신용 평가에 반영하여, 기존 금융 이력만으로는 대출이 어려웠던 고객들에게도 기회를 제공하고 있어요. 이는 통신비를 연체 없이 꾸준히 납부해 온 성실한 고객들이 금융기관으로부터 합당한 평가를 받을 수 있도록 돕는 좋은 예시랍니다. 이러한 상품은 금융 이력이 부족한 사회초년생이나 프리랜서들에게 실질적인 도움을 주고 있죠.

 

핀테크 기업들의 활약도 주목할 만해요. 네이버페이는 사용자의 쇼핑 이력, 결제 패턴 등 방대한 비금융 데이터를 분석하여 '네이버페이 스코어'를 산출하고, 이를 기반으로 맞춤형 금융 상품 추천이나 우대 금리 혜택을 제공하고 있어요. 이는 단순한 결제 서비스를 넘어, 사용자의 금융 생활 전반을 지원하는 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여줍니다. 카카오뱅크 역시 비금융 데이터를 활용한 대출 심사 모형을 지속적으로 고도화하며, 금융 이력이 부족한 고객들에게도 맞춤형 대출 상품을 제공하는 데 힘쓰고 있답니다. 이러한 핀테크 기업들의 혁신은 전통적인 금융기관들에게도 새로운 영감을 주고, 금융 시장 전반의 경쟁을 촉진하는 역할을 하고 있어요.

 

KB국민은행의 'KB처음 EASY 신용대출' 상품은 금융 이력이 부족한 고객을 위해 대체 신용평가 모델을 적용한 좋은 사례예요. 이 상품은 머신러닝과 AI 알고리즘을 활용하고 통신, 부동산 정보 등 다양한 비금융 정보를 분석하여 고객의 신용도를 평가합니다. 이를 통해 정부의 포용금융 지원 정책에 부응하며, 금융 이력이 부족한 고객들에게 새로운 대출 기회를 제공하고 있습니다. NH농협은행 또한 자체 개발한 신용평가 모형에 통신사 정보 등 비금융 데이터를 적극 활용하여, 신용이나 소득이 낮더라도 상환 능력이 있는 고객을 선별하여 대출을 제공하는 등 금융 포용성을 실천하고 있답니다.

 

이처럼 다양한 금융기관과 핀테크 기업들이 대안 신용평가를 성공적으로 도입하고 활용함으로써, 금융 이력이 부족했던 많은 사람들이 금융 서비스의 혜택을 누릴 수 있게 되었어요. 이러한 실제 사례들은 대안 신용평가가 단순한 이론이 아니라, 금융 접근성을 높이고 금융 포용성을 실질적으로 강화하는 강력한 도구임을 증명하고 있습니다. 앞으로 이러한 성공 사례들이 더욱 많이 등장하며 금융 시장의 긍정적인 변화를 이끌어갈 것으로 기대됩니다.

 

대안 신용평가 도입 금융기관 및 서비스

금융기관/기업	서비스/상품명	활용 비금융 데이터 예시	주요 특징
케이뱅크	통신대출, EQUAL	통신비 납부 기록	통신비 성실납부 고객 대상 대출 확대, 혁신금융서비스 지정
네이버페이	네이버페이 스코어	쇼핑 이력, 결제 패턴	자체 스코어 기반 금융 상품 추천 및 우대 혜택 제공
카카오뱅크	(내부) 대안 신용평가 모델	다양한 비금융 데이터	금융 이력 부족 고객 대상 맞춤형 대출 상품 제공
KB국민은행	KB처음 EASY 신용대출	통신, 부동산 정보 등	대체 신용평가 모델 적용, 금융 이력 부족 고객 지원
NH농협은행	(내부) 신용평가 모형	통신사 정보 등	상환 능력 기반 고객 선별, 대출 제공

대안 신용평가로 신용도를 보완하는 구체적인 방법

대안 신용평가 모델이 확대되면서, 금융 이력이 부족하거나 기존 신용 점수가 낮아 고민하는 분들에게는 자신의 신용도를 긍정적으로 관리할 수 있는 좋은 기회가 열렸어요. 그렇다면 구체적으로 어떤 방법들을 통해 대안 신용평가에서 좋은 평가를 받을 수 있을까요? 가장 기본적이면서도 중요한 것은 바로 '꾸준함'이에요. 통신비, 공공요금(전기, 수도, 가스 등)을 연체 없이 성실하게 납부하는 것이 중요해요. 이는 금융기관에 여러분이 책임감 있고 신뢰할 수 있는 사람이라는 강력한 메시지를 전달하게 됩니다. 이러한 납부 기록은 대안 신용평가 모델에서 매우 긍정적인 요소로 작용할 수 있어요.

 

또한, 금융기관들은 고객의 금융 거래 패턴을 분석하기 때문에, 신용카드를 이용한다면 소액이라도 꾸준히 사용하고 제때 상환하는 습관을 들이는 것이 좋아요. 또한, 은행 앱이나 핀테크 서비스를 통해 제공되는 '신용점수 올리기' 서비스 등을 활용하여 자신의 신용 상태를 주기적으로 점검하고 관리하는 것도 좋은 방법이에요. 일부 서비스는 비금융 데이터를 입력하거나 동의하는 것만으로도 신용 점수에 긍정적인 영향을 줄 수 있도록 설계되어 있답니다. 예를 들어, 네이버페이 스코어와 같이 자체적인 비금융 데이터 기반 평가 모델을 운영하는 플랫폼에 가입하여 활동하는 것도 신용도 관리에 도움이 될 수 있어요.

 

최근에는 소상공인을 위한 '마이 비즈니스 데이터(My Business Data)'와 같이 개인사업자의 금융, 상거래, 공공 정보를 통합 관리하여 신용평가에 반영하는 시스템도 추진되고 있어요. 만약 개인사업자라면 이러한 시스템을 적극적으로 활용하여 자신의 사업 성실성과 성장 가능성을 입증하는 것이 중요해요. 또한, 대출 비교 플랫폼 등을 이용할 때는 여러 금융기관에 신용정보 과조회가 발생하지 않도록 주의해야 해요. 신용정보 과조회는 오히려 신용 점수에 부정적인 영향을 줄 수 있기 때문이죠. 대출 비교 서비스 이용 시에는 반드시 자신의 신용에 미치는 영향을 사전에 확인하고, 신중하게 접근하는 것이 좋습니다.

 

마지막으로, 대안 신용평가 모델은 금융 정보와 비금융 정보를 결합하여 평가하는 경우가 많아요. 따라서 기존의 금융 기록을 개선하는 노력과 함께, 일상생활에서의 성실함을 꾸준히 보여주는 것이 중요합니다. 이러한 노력들이 모여 대안 신용평가에서 긍정적인 결과를 얻고, 궁극적으로는 더 나은 금융 기회를 잡는 데 도움이 될 것입니다. 자신의 데이터를 긍정적인 신용 신호로 활용하는 방법을 적극적으로 찾아보세요.

 

대안 신용도 향상을 위한 실천 방안

실천 방안	설명	기대 효과
통신비/공공요금 성실 납부	매월 연체 없이 납부	긍정적인 성실성 지표 확보
신용카드 꾸준한 사용 및 상환	소액이라도 꾸준히 사용하고 연체 없이 결제	금융 거래 이력 생성 및 책임감 있는 금융 생활 증명
신용점수 관리 서비스 활용	은행 앱, 핀테크 서비스 통해 신용 점수 확인 및 관리	자신의 신용 상태 파악 및 개선 방향 설정
대안 신용평가 플랫폼 참여	네이버페이 스코어 등 비금융 데이터 기반 평가 서비스 활용	새로운 신용 지표 확보 및 금융 상품 접근성 향상
신용정보 과조회 방지	대출 비교 시 신중하게 접근, 불필요한 조회 최소화	신용 점수 하락 방지

주의사항 및 고려해야 할 점들

대안 신용평가가 금융 포용성을 높이는 데 크게 기여하고 있지만, 몇 가지 주의해야 할 점과 고려해야 할 사항들이 있어요. 가장 중요한 것은 바로 '데이터 프라이버시 및 보안'이에요. 금융기관들은 통신 기록, 공공요금 납부 내역 등 민감한 개인 정보를 수집하고 분석하기 때문에, 관련 법규인 개인정보보호법 등을 철저히 준수해야 해요. 또한, 수집된 비금융 데이터가 해킹이나 유출되지 않도록 강력한 보안 시스템을 갖추는 것이 필수적이에요. 소비자는 자신의 데이터가 어떻게 활용되는지 명확히 인지하고 동의하는 과정이 중요하며, 금융기관은 이러한 정보 제공 및 동의 절차를 투명하게 진행해야 합니다.

 

또 다른 중요한 문제는 '평가의 투명성 및 공정성' 확보예요. AI 알고리즘이 복잡하게 작동하는 '블랙박스 리스크'로 인해, 왜 특정 고객에게 낮은 신용 점수가 부여되었는지 명확히 설명하기 어려울 수 있어요. 이는 금융 소비자의 불신을 초래할 수 있으며, 자칫하면 데이터 편향성으로 인해 특정 집단에게 불리한 평가를 내릴 수도 있죠. 따라서 금융기관은 AI 모델의 작동 방식을 이해하고, 평가 결과에 대한 설명 요구권을 보장하며, 데이터 편향성을 지속적으로 점검하고 개선하려는 노력을 기울여야 해요. '인공지능기본법'과 같은 규제 강화 움직임은 이러한 투명성과 공정성 확보의 중요성을 더욱 강조하고 있습니다.

 

비금융 데이터만으로는 평가의 한계가 있을 수 있다는 점도 인지해야 해요. 예를 들어, 통신비 납부 기록이 좋더라도 실제 금융 거래에서의 상환 능력이 부족할 수도 있죠. 따라서 많은 금융기관들은 비금융 정보와 함께 제한적으로나마 기존의 금융 정보를 결합하여 활용하는 방안을 고려하고 있어요. 이는 평가의 정확성을 높이는 데 도움이 될 수 있지만, 동시에 금융 정보가 부족한 사람들에게는 여전히 불리하게 작용할 가능성도 배제할 수 없어요. 또한, 대출 비교 서비스 등을 이용할 때 발생할 수 있는 '신용정보 과조회'에 대한 소비자 안내도 강화되어야 해요. 불필요한 신용 정보 조회는 신용 점수에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로, 소비자들은 이러한 위험성을 충분히 인지하고 신중하게 서비스를 이용해야 합니다.

 

결론적으로, 대안 신용평가는 혁신적인 금융 도구이지만, 데이터 보안, 평가의 공정성, 정보의 투명한 제공, 그리고 소비자에 대한 명확한 안내가 반드시 동반되어야 해요. 이러한 점들을 충분히 고려하고 개선해 나간다면, 대안 신용평가는 더욱 신뢰받고 발전된 금융 시스템을 구축하는 데 중요한 역할을 할 수 있을 것입니다.

 

대안 신용평가 활용 시 유의사항

구분	내용	중요성
데이터 프라이버시	개인정보보호법 준수, 데이터 보안 강화	소비자 신뢰 확보 및 법적 의무 이행
평가의 투명성	AI 알고리즘의 설명 가능성 확보, 결과에 대한 명확한 설명 제공	소비자 이해 증진 및 불만 감소
평가의 공정성	데이터 편향성 점검 및 차별 방지 노력	모든 금융 소비자에 대한 공정한 기회 제공
정보 제공 동의	데이터 활용 목적, 범위에 대한 명확한 고지 및 동의 절차	소비자의 알 권리 보장 및 자발적 참여 유도
신용정보 과조회 안내	대출 비교 서비스 이용 시 신용 점수 영향 안내	소비자 불이익 방지

전문가들은 대안 신용평가를 어떻게 전망할까?

대안 신용평가는 금융 전문가들 사이에서도 금융 포용성 확대와 금융 혁신의 중요한 동력으로 주목받고 있어요. 금융위원회는 '비금융정보 기반 신용평가 서비스'를 혁신금융서비스로 지정하며, 통신 관련 정보 등 비금융 데이터를 활용한 신용평가 모형 개발 및 검증을 적극 지원하고 있어요. 이는 금융 이력 부족자들에게 더 많은 신용평가 기회를 제공하겠다는 정부의 의지를 보여주는 것이죠. 또한, 금융위원회는 2021년 '중금리대출 제도개선방안'을 통해 씬파일러 대상자의 대출 이용 원활화를 위해 다양한 비금융정보를 활용한 신용평가 모형 고도화를 주문한 바 있습니다. 이는 대안 신용평가가 단순한 트렌드를 넘어, 정책적인 지원까지 받고 있는 중요한 분야임을 시사합니다.

 

한국금융연구원 역시 대안 데이터 활용의 중요성을 강조하고 있어요. 연구원은 대안 데이터가 기존 신용 데이터의 한계를 보완하고 신용평가의 정확성과 포괄성을 향상시킬 수 있다고 분석하며, 특히 금융 소외 계층과 신흥 시장에서의 활용 가능성이 높다고 전망하고 있습니다. 또한, 2026년 '인공지능기본법' 시행과 관련하여 금융권의 '고영향 인공지능' 규제 대비 및 위험 관리 체계 강화를 제언하며, 기술 발전과 함께 책임감 있는 활용 방안 모색의 필요성을 역설했습니다. 이는 대안 신용평가 모델이 기술적인 측면뿐만 아니라, 윤리적이고 규제적인 측면에서도 세심한 고려가 필요함을 보여줍니다.

 

실제로 금융기관들도 대안 신용평가 모델을 적극적으로 도입하고 있어요. KB국민은행은 머신러닝 및 AI 알고리즘을 활용하고 통신, 부동산 정보 등 다양한 비금융 정보를 이용하여 금융 정보 부족 고객에 대한 정밀한 신용평가를 통해 포용금융 지원 정책에 부응하고 있습니다. 'KB처음 EASY 신용대출' 상품에 대체 신용평가 모델을 적용하며 금융 이력이 부족한 고객에게 새로운 기회를 제공하는 것이 대표적인 예시죠. NH농협은행 역시 자체 개발한 신용평가 모형에 통신사 정보 등 비금융 데이터를 활용하여, 신용이나 소득이 낮더라도 상환 능력이 있는 고객을 선별해 대출을 제공하는 등 금융 포용성을 실천하고 있습니다. 이러한 금융기관들의 움직임은 대안 신용평가가 이미 금융 시장의 중요한 축으로 자리 잡고 있음을 보여줍니다.

 

종합적으로 볼 때, 금융 전문가들은 대안 신용평가가 금융 소외 계층에게 더 많은 기회를 제공하고 금융 시스템의 포용성을 높이는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 기대하고 있어요. 동시에 AI 기술의 발전과 함께 규제 준수, 데이터 보안, 평가의 공정성 확보 등 책임감 있는 운영의 중요성도 강조하고 있답니다. 이러한 전문가들의 의견은 대안 신용평가의 현재와 미래를 이해하는 데 중요한 지침이 될 것입니다.

 

전문가 인터뷰 및 분석 요약

출처/전문가	주요 의견	핵심 메시지
금융위원회	혁신금융서비스 지정, 비금융정보 활용 모형 개발 지원	금융 이력 부족자 접근성 확대 정책적 지원
한국금융연구원	대안 데이터 활용의 정확성/포괄성 증대, 금융 소외 계층 활용 가능성 높음	AI 규제 대비 및 책임감 있는 활용 강조
KB국민은행	AI/비금융 정보 활용, 포용금융 실천	금융 이력 부족 고객에게 실질적 혜택 제공
NH농협은행	통신 정보 등 비금융 데이터 활용, 상환 능력 기반 대출	기존 금융 정보 외 잠재 고객 발굴

❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 대안 신용평가는 누구에게 가장 유리한가요?

 

A1. 금융 거래 이력이 부족하여 전통적인 신용평가에서 불리했던 사회초년생, 프리랜서, 주부, 소상공인 등 '씬파일러(Thin Filer)'에게 가장 유리해요. 이들은 통신비 납부 기록, 공공요금 납부 내역 등 일상적인 비금융 데이터를 통해 긍정적인 신용도를 인정받을 수 있기 때문이에요.

 

Q2. 대안 신용평가에 활용되는 비금융 데이터에는 어떤 것들이 있나요?

 

A2. 통신비 납부 기록, 공공요금(전기, 수도, 가스 등) 납부 내역, 온라인 쇼핑 이력, SNS 활동, 대중교통 이용 기록, 부동산 관련 정보 등이 활용될 수 있어요. 구체적인 활용 데이터는 금융기관 및 평가 모델에 따라 다를 수 있습니다.

 

Q3. 대안 신용평가가 기존 신용평가보다 더 정확한가요?

 

A3. 대안 신용평가는 기존 신용평가의 '보완재' 역할을 해요. 금융 이력이 부족한 사람들에게는 더 정확하고 유리한 평가를 제공할 수 있으며, 금융 정보와 결합될 때 더욱 정교한 신용 평가가 가능해집니다. 모든 경우에 더 정확하다고 단정하기는 어렵지만, 평가의 포괄성을 높이는 데 기여합니다.

 

Q4. 비금융 데이터를 활용한 대출 심사 시 개인정보 유출 위험은 없나요?

 

A4. 금융기관들은 개인정보보호법 등 관련 법규를 준수하며, 데이터 보안 시스템을 강화하고 있어요. 하지만 데이터 활용에 대한 개인의 명확한 동의와 금융기관의 철저한 보안 관리가 중요하며, 소비자는 자신의 데이터가 어떻게 활용되는지 관심을 가질 필요가 있습니다.

 

Q5. 대안 신용평가 모델은 언제부터 본격적으로 도입되었나요?

 

A5. 2020년 '데이터 3법' 개정 이후 법적 기반이 마련되면서 본격적으로 개발 및 도입이 가속화되었어요. 이후 다양한 금융기관과 핀테크 기업들이 자체 모델을 개발하고 서비스를 출시하고 있습니다.

 

Q6. 통신비 연체가 신용평가에 미치는 영향은 어떻게 되나요?

 

A6. 통신비 연체는 대안 신용평가 모델에서 부정적인 신호로 작용할 수 있어요. 따라서 통신비를 포함한 공공요금을 연체 없이 꾸준히 납부하는 것이 신용도 관리에 중요합니다.

 

Q7. 소상공인도 대안 신용평가의 혜택을 받을 수 있나요?

 

A7. 네, 소상공인을 위한 '마이 비즈니스 데이터' 도입이 추진되는 등, 소상공인의 금융 접근성을 높이기 위한 대안 신용평가 체계 개편이 이루어지고 있어요. 사업 관련 데이터를 통해 성장 가능성을 평가받을 수 있습니다.

 

Q8. AI 기반 신용평가 모형은 왜 '블랙박스'라고 불리나요?

 

A8. AI 알고리즘이 너무 복잡하여 특정 평가 결과가 도출된 구체적인 이유를 사람이 명확하게 설명하기 어려운 경우가 있기 때문이에요. 이는 평가의 투명성 확보를 위한 과제로 남아있습니다.

 

Q9. 대안 신용평가로 대출 승인율이 얼마나 높아지나요?

 

A9. 네이버파이낸셜의 경우, 대안 신용평가를 통해 씬파일러 신청자의 52%가 대출 승인을 받았다고 해요. 이는 기존 방식으로는 어려웠을 많은 사람들에게 금융 기회가 열렸음을 보여줍니다. (2021년 1월 기준)

 

Q10. 대출 비교 서비스 이용 시 주의할 점은 무엇인가요?

 

A10. 여러 금융기관에 대한 신용정보 과조회는 신용 점수에 부정적인 영향을 줄 수 있어요. 따라서 대출 비교 서비스 이용 시에는 신중하게 접근하고, 불필요한 조회를 최소화하는 것이 좋습니다.

 

Q11. 금융기관이 비금융 데이터를 활용하는 것이 법적으로 문제가 없나요?

 

A11. '데이터 3법' 개정 등 관련 법규 정비로 인해, 개인의 동의를 기반으로 한 비금융 데이터 활용은 법적 기반을 갖추고 있어요. 다만, 데이터 수집 및 활용 과정에서 개인정보보호 규정을 철저히 준수해야 합니다.

 

Q12. '씬파일러(Thin Filer)'란 정확히 누구를 말하나요?

 

A12. 신용카드 사용이나 대출 이용 경험이 적어 금융 거래 기록이 부족한 사람들을 의미해요. 주로 사회초년생, 청년층, 주부, 프리랜서, 자영업자 등이 여기에 해당됩니다.

 

Q13. 대안 신용평가 모형은 얼마나 자주 업데이트되나요?

 

A13. 시장 변화와 새로운 데이터의 출현에 맞춰 지속적으로 업데이트되고 개선됩니다. 금융기관들은 AI 기술을 활용하여 모형의 정확성과 효율성을 꾸준히 높여가고 있어요.

 

Q14. SNS 활동 기록이 대출 심사에 부정적인 영향을 줄 수도 있나요?

 

A14. 일부 금융기관에서는 SNS 활동을 평가에 참고하기도 하지만, 그 영향력은 제한적일 수 있어요. 부정적인 내용이나 불법적인 활동 기록이 있다면 부정적인 영향을 줄 가능성이 있습니다. 다만, 아직까지는 통신비나 공공요금 납부 기록만큼 주된 평가 요소는 아닙니다.

 

Q15. 대안 신용평가로 받은 대출의 금리는 기존 대출과 다른가요?

 

A15. 대안 신용평가를 통해 낮은 신용 위험으로 평가된 고객에게는 기존 대출 대비 우대 금리를 제공하는 경우가 많아요. 이는 금융 포용성을 높이기 위한 금융기관의 노력 중 하나입니다.

 

Q16. '고영향 인공지능'이란 무엇이며, 왜 규제가 강화되나요?

 

A16. '고영향 인공지능'은 사회나 개인에게 중대한 영향을 미칠 수 있는 AI 시스템을 의미해요. 금융, 의료, 채용 등에서 사용되는 AI가 여기에 해당될 수 있으며, 잘못 사용될 경우 차별이나 불공정을 야기할 수 있어 2026년부터 관련 규제가 강화될 예정입니다.

 

Q17. 금융기관이 제 비금융 데이터를 수집하는 것을 거부할 수 있나요?

 

A17. 네, 금융기관이 비금융 데이터를 활용하기 위해서는 반드시 개인의 명확한 동의를 받아야 해요. 동의하지 않을 경우 해당 데이터는 신용평가에 활용되지 않습니다. 다만, 동의하지 않으면 대출 승인 가능성이 낮아질 수도 있습니다.

 

Q18. 대안 신용평가에 활용되는 데이터의 정확성은 어떻게 보장되나요?

 

A18. 금융기관은 데이터의 정확성을 높이기 위해 다양한 데이터 소스를 교차 검증하고, AI 알고리즘을 통해 이상치나 오류를 탐지하는 등의 노력을 기울입니다. 하지만 데이터 자체의 오류 가능성은 항상 존재하므로, 지속적인 검증이 중요합니다.

 

Q19. 제가 대안 신용평가에서 좋지 않은 평가를 받으면 어떻게 해야 하나요?

 

A19. 평가 결과에 대한 설명을 요구하고, 어떤 데이터가 부정적인 영향을 미쳤는지 파악하는 것이 중요해요. 이후 통신비/공공요금 성실 납부, 신용카드 사용 습관 개선 등 실천 방안을 통해 신용도를 꾸준히 관리해나가야 합니다.

 

Q20. 대안 신용평가로 받은 대출은 상환 방식이 다른가요?

 

A20. 상환 방식 자체는 기존 대출과 크게 다르지 않아요. 다만, 대안 신용평가 모델을 통해 대출 자격을 얻은 경우, 상환 능력을 고려한 맞춤형 조건이 적용될 수 있습니다.

 

Q21. 금융기관들이 비금융 데이터를 활용하는 것이 금융 포용성을 높이는 데 실질적인 도움이 되나요?

 

A21. 네, 많은 통계 자료와 실제 사례를 통해 금융 이력 부족자들의 금융 접근성이 향상되고 대출 승인율이 높아지는 등 실질적인 도움이 되고 있음이 입증되고 있어요. 이는 금융 소외 계층을 줄이는 데 크게 기여합니다.

 

Q22. '데이터 3법' 개정이 대안 신용평가에 어떤 영향을 주었나요?

 

A22. 데이터 3법 개정은 개인정보 활용에 대한 법적 기반을 마련하여, 금융기관들이 통신비, 공공요금 납부 내역 등 다양한 비금융 데이터를 신용평가에 활용할 수 있도록 길을 열어주었어요. 이는 대안 신용평가 모델 개발 및 도입을 가속화하는 결정적인 계기가 되었습니다.

 

Q23. 제 통신 요금 납부 내역은 어떻게 금융기관에 전달되나요?

 

A23. 일반적으로 금융기관은 통신사와 제휴하여, 고객의 동의를 얻은 경우에 한해 통신 요금 납부 관련 정보를 제공받게 됩니다. 이 과정에서 개인정보보호 규정이 철저히 준수됩니다.

 

Q24. '네이버페이 스코어'는 어떻게 산출되나요?

 

A24. 네이버페이 스코어는 네이버페이 이용자의 쇼핑 이력, 결제 패턴, 금융 상품 이용 내역 등 다양한 비금융 및 금융 데이터를 종합적으로 분석하여 산출됩니다. 구체적인 산출 방식은 공개되지 않으나, 이용자의 금융 활동 전반을 반영합니다.

 

Q25. 대안 신용평가가 금융 시장의 경쟁을 심화시키나요?

 

A25. 네, 대안 신용평가는 기존 금융기관뿐만 아니라 핀테크 기업들의 참여를 촉진하며, 금융 상품 개발 및 서비스 경쟁을 심화시키고 있어요. 이는 결과적으로 소비자들에게 더 나은 금융 서비스 선택권을 제공합니다.

 

Q26. 금융기관의 '혁신금융서비스' 지정은 대안 신용평가에 어떤 의미가 있나요?

 

A26. 혁신금융서비스 지정은 금융위원회가 혁신적인 금융 서비스의 시장 출시를 지원하고 테스트할 기회를 제공하는 제도예요. 대안 신용평가 관련 서비스가 혁신금융서비스로 지정되는 것은 해당 서비스의 유효성과 혁신성을 인정받고, 금융 이력 부족자 대상 금융 지원 확대에 기여할 수 있음을 의미합니다.

 

Q27. 제 대출 거절 사유에 대해 금융기관에 문의할 수 있나요?

 

A27. 네, 금융소비자는 금융기관에 대출 거절 사유에 대한 설명을 요구할 권리가 있어요. 대안 신용평가 모델을 활용하는 경우에도 마찬가지로, 평가 결과에 대한 설명을 들을 수 있습니다.

 

Q28. 대안 신용평가에 활용되는 데이터는 누가 소유하나요?

 

A28. 데이터의 소유권은 원칙적으로 데이터를 생성한 개인에게 있어요. 금융기관은 개인의 명확한 동의 하에 해당 데이터를 신용평가 목적으로 활용하는 것이며, 이는 개인정보보호법에 의해 보호받습니다.

 

Q29. 금융 이력이 전혀 없는 사회초년생도 대안 신용평가를 받을 수 있나요?

 

A29. 네, 가능합니다. 통신비 납부 기록, 공공요금 납부 기록, 학자금 대출 상환 기록 등 금융 거래 이력이 없더라도 긍정적으로 평가될 수 있는 비금융 데이터를 활용하여 대안 신용평가를 받을 수 있습니다.

 

Q30. 대안 신용평가 모델은 미래에도 계속 발전할까요?

 

A30. 네, AI 기술의 발전과 데이터 활용 범위의 확대에 따라 대안 신용평가 모델은 더욱 정교해지고 발전할 것으로 예상됩니다. 금융 포용성을 높이는 중요한 도구로서의 역할이 더욱 커질 것입니다.

금융사 대출 거절 사유 통신·비금융 데이터 반영 ｜ 대체평가로 보완하는 법 - 추가 정보

면책 문구

본 글은 금융사 대출 거절 사유와 통신·비금융 데이터를 활용한 대안 신용평가에 대한 일반적인 정보를 제공하기 위해 작성되었습니다. 제공된 정보는 법률 자문이 아니며, 개인의 구체적인 상황에 따라 금융 상품의 조건이나 대출 승인 여부가 달라질 수 있습니다. 따라서 본 글의 내용만을 가지고 금융 거래를 결정하거나 법적 판단을 내리기보다는, 반드시 해당 금융기관과 직접 상담하여 정확한 정보를 확인하시기 바랍니다. 필자는 본 글의 정보로 인해 발생하는 직간접적인 손해에 대해 어떠한 법적 책임도 지지 않습니다.

 

요약

금융사 대출 거절 사유로 통신·비금융 데이터가 중요한 평가 요소로 떠오르고 있어요. 이는 금융 거래 이력이 부족한 '씬파일러'에게 금융 접근성을 확대하는 '대안 신용평가' 시대를 열고 있습니다. AI와 빅데이터 기술을 활용한 대안 신용평가는 통신비 납부 기록, 공공요금 납부 내역 등 일상 데이터를 분석하여 개인의 신용도를 평가하며, 금융 포용성 강화에 크게 기여하고 있어요. 2024-2026년에는 이러한 추세가 더욱 가속화될 전망이며, 소상공인을 위한 신용평가 체계 개편도 추진될 예정입니다. 케이뱅크, 네이버페이, KB국민은행 등 다양한 금융기관들이 실제 사례를 통해 대안 신용평가의 효과를 입증하고 있어요. 대안 신용평가로 신용도를 보완하려면 통신비/공공요금 성실 납부, 신용카드 꾸준한 사용 및 상환 등 일상에서의 성실함을 꾸준히 보여주는 것이 중요합니다. 다만, 데이터 프라이버시, 평가의 투명성 및 공정성 확보는 반드시 고려해야 할 과제입니다. 전문가들은 대안 신용평가가 금융 소외 계층에게 더 많은 기회를 제공할 것으로 전망하며, 앞으로도 기술 발전과 함께 더욱 정교해질 것으로 기대됩니다.