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[IT뉴스]20대·일용직도 대출 받는다...라인 스코어가 일본·태국 사로잡은 이유
온카뱅크관리자
조회:
28
2025-09-29 14:47:32
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">우한민 라인파이낸셜 리드 "금융정보 없어도 데이터로 금융 문턱 낮춰"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="HlzwcS8tjk"> <p contents-hash="e965aae6c5620cf88219a2a1cfe89b77628e9c293da8d788c273035e455e6fdf" dmcf-pid="XJh6ViXDac" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=안희정 기자)세계은행에 따르면 전 세계 성인 인구의 약 24%는 여전히 은행 계좌가 없거나 계좌는 있어도 대출·보험·투자 등 금융 서비스를 충분히 이용하지 못하는 '언더뱅크드' 상태에 놓여 있다. 특히 동남아시아와 신흥국에서는 안정적인 소득 증빙이나 금융거래 이력이 부족해 기존 신용평가 체계로는 대출이 불가능한 고객이 다수 존재한다. <span>글로벌 금융업계가 금융 포용성</span><span>을 해결 과제로 삼는 이유다. </span></p> <p contents-hash="fca0a86853980d260d87cf916e179316d48264de6f6f5d75f71171327815fc91" dmcf-pid="ZilPfnZwkA" dmcf-ptype="general"><span>이런 흐름 속에서 라인파이낸셜이 선보인 자체 신용평가 모델 ‘라인 스코어’는 플랫폼 데이터와 AI를 활용해 기존 체계의 한계를 돌파하고 있다. 라인 메신저와 커머스, 콘텐츠 등에서 축적된 행동 데이터를 학습시켜 20대, 저소득층, 무주택자 등 소외 계층도 금융 서비스를 이용할 수 있도록 한다는 점에서 의미가 크다. </span></p> <p contents-hash="9225a98b275d22fb6246b453dcd857cb5bf450c66bf2a6abfbca4c985b1dc292" dmcf-pid="5nSQ4L5rNj" dmcf-ptype="general">대만·태국·인도네시아를 중심으로 라인의 글로벌 금융 플랫폼 서비스를 전개하고 있는 라인파이낸셜은 라인 스코어를 어떤 서비스로 키우고 싶을까. 최근 경기 성남시 라인파이낸셜 사무실에서 만난 <span>스코어링 조직을 이끄는 우한민 </span><span>리드를 만나 라인파이낸셜의 </span><span>‘내 손안의 금융’ 구현 계획을 들었다. </span></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5addfeff4c329f5c688927b5f4bf70bfc9f55354e87d9fb88e54ba33710ce814" dmcf-pid="1Lvx8o1mcN" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="우한민 라인파이낸셜 스코어링 조직 리드" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/29/ZDNetKorea/20250929143814222rolt.jpg" data-org-width="638" dmcf-mid="YopcaI2XkD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/29/ZDNetKorea/20250929143814222rolt.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 우한민 라인파이낸셜 스코어링 조직 리드 </figcaption> </figure> <p contents-hash="459639ba79b4c97aae7f357390e3ef6279695da2ead5ce919f579af0e38514ae" dmcf-pid="toTM6gtsja" dmcf-ptype="general"><strong>라인 스코어, 금융 포용성의 열쇠</strong></p> <p contents-hash="c042d4a5f842843b67bc84a94e71a784024cb835fcbd06fa35664d37fb3e2fc3" dmcf-pid="FgyRPaFONg" dmcf-ptype="general">라인 스코어는 기존 신용평가와 달리 라인 플랫폼 데이터에 머신러닝과 AI 기술을 접목한 대안 신용평가 모델이다. </p> <p contents-hash="7efabd6139e384d9a145639c668fd368eb98313266e4f9cb3d12cc52ff41e118" dmcf-pid="3aWeQN3Igo" dmcf-ptype="general">우<span>한민 리더는 “기존 금융회사는 신용평가사에서 제공하는 데이터를 기반으로 신용스코어를 산출하지만, 라인 스코어는 뉴스, SNS, 쇼핑, 커머스, 월렛 데이터 등 라인에 쌓이는 다양한 행동 데이터를 활용한다. 이 데이터를 기계학습해 어떤 유저가 신용이 좋은지 점수화한 것이 라인 스코어”라고 말했다.</span></p> <p contents-hash="318cbfb3deffc7fcc917dfc69f9bd397e129828eb7c728aad06468738b2aefd8" dmcf-pid="0NYdxj0CaL" dmcf-ptype="general"><span>이 </span><span>서비스의 가장 큰 </span><span>강점은 금융 정보가 부족한 고객도 평가할 수 있다는 점이다. </span><span>우 리더는 </span><span>“다른 은행에서는 대출받기 어려운 고객들이 많다. 금융 데이터가 부족하면 신용평가 자체가 되지 않기 때문이다. 그러나 라인 스코어는 어떤 사용자든 평가가 가능하다. 이게 가장 큰 장점”이라고 자신했다. </span></p> <p contents-hash="2f487ccb246988e25cccf5289b8b05b773ea9e8dcf4f5ddcdb269572992603f6" dmcf-pid="pjGJMAphgn" dmcf-ptype="general">라인 스코어는 일본과 라인의 태국 은행 플랫폼 라인 BK 등에 활용되고 있다. <span>태국에서는 대출 가능 여부가 핵심 과제로 꼽힌다. 우 리더는 "</span><span>금융 데이터가 부족해 낮은 점수를 받은 고객들이 라인 스코어에서는 높은 점수를 받아 대출을 받을 수 있었다. 이들의 연체율은 오히려 낮았다"며 "</span><span>분석해보니 자영업자, 일용직이 많았고, 여성 비중이 20%포인트, 무주택자 비중이 6%포인트 더 높았다. 금융 소외 계층을 발굴해내는 과정이었다"고 말했다.</span></p> <p contents-hash="8bbe2ce6ed655b7800bb11e7b23ddd22bd0a386a0781fa8ef033875c05150b49" dmcf-pid="UAHiRcUlai" dmcf-ptype="general"><strong>AI로 진화하는 신용평가</strong></p> <p contents-hash="d9a89c70cfe5d6b43aad930d95688854a6c40e9b183341dfd19c0199c778d8ca" dmcf-pid="ucXnekuSoJ" dmcf-ptype="general">라인 스코어 개발 과정은 데이터에서 수많은 변수를 만드는 것에서 시작한다. 그는 “최근 3개월 라인 방문 건수 같은 데이터를 변수(피처)로 가공한다. 적게는 수천 개, 많게는 수만 개의 피처를 만들어내고, 이를 기반으로 연체와 상관관계를 학습시킨다. 이 과정이 AI 범주에 속하는 작업이다”라고 설명했다.</p> <p contents-hash="87a7aa645eea9a37ba242c55c66135190ed3c74be55e212dfc7d1c8a307eb312" dmcf-pid="7rFNLmbYjd" dmcf-ptype="general">그러면서 "<span>팀 멤버들의 노하우로 변수를 만들어왔지만, 이제는 생성 AI를 활용하면 사람이 생각지 못한 피처들을 만들어낼 수 있지 않을까 고민하고 있다. 결과물은 사람이 판단해야겠지만, 피처 생성 과정을 AI로 자동화하는 시도를 하고 있다”고 말했다.</span></p> <p contents-hash="f486d572053d6b21111d9ddeeab62dcb477e2baf98efcf0e4a0bc695f75e21e6" dmcf-pid="zm3josKGce" dmcf-ptype="general">설명 가능성 문제도 연구 과제다. 그는 “기계학습 결과물을 금융사에 설명해야 한다. ‘왜 이 점수가 나왔는지’는 항상 중요한 질문이다. 우리도 나름대로 설명하지만, 더 인간 친화적인 언어로 풀어내야 한다. 이 영역에서도 생성형 AI를 활용할 수 있다고 보고 있다”고 덧붙였다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d4d9318e7647d17cfe2923398d8622fb5368520e0d84beea867af7fb88166556" dmcf-pid="qs0AgO9HkR" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="우한민 라인파이낸셜 스코어링 조직 리드" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/29/ZDNetKorea/20250929143815459kyyy.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="G1C82JHEkE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/29/ZDNetKorea/20250929143815459kyyy.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 우한민 라인파이낸셜 스코어링 조직 리드 </figcaption> </figure> <p contents-hash="226b4a7b61a7330ac1abf047786459ca1e3b98848bdb7927174ce0ddad1b9d75" dmcf-pid="BOpcaI2XcM" dmcf-ptype="general"><strong>신용평가에서 마케팅 플랫폼으로도 성장 가능 </strong></p> <p contents-hash="e72077815e57d15f0fcef0784c33cba9f2b704d1403114e64741af7cde023462" dmcf-pid="bIUkNCVZAx" dmcf-ptype="general">현재 라인 스코어는 일본에서 월 1천만 명, 태국에서 500만 명에게 제공되고 있다. 우 리더는 이런 사용자 기반으로 <span>라인 스코어가 꼭 신용평가의 영역에만 머무를 필요는 없다고 생각한다. </span></p> <p contents-hash="5e19d6e634cd84c2701a0ba4547c0f6a1df30cba2571c5ceb85bac36138e4650" dmcf-pid="KCuEjhf5jQ" dmcf-ptype="general"><span>우 리더는 “사기 방지, 소득 추정, 프로파일 추정, 타깃 마케팅 등 고객 요구와 필요를 파악하고 새로운 수익 모델로 발전할 수 있는 가능성이 크다”고 말했다.</span></p> <p contents-hash="89ac6dc70d54c6e46c76b901254bb0e6f634c782c13063e43281713bb4b2b6be" dmcf-pid="9h7DAl41oP" dmcf-ptype="general"><span>예컨대 미국의 ‘크레딧 카르마</span><span>’ 사례와 유사하게, 무료 신용점수 조회를 기반으로 금융상품 추천을 결합한 비즈니스 모델로 확장할 수 있다는 얘기다. </span></p> <p contents-hash="347c421fa00e17c41606c68b4a1a0fda05ab95eede1887222e866003b7c17a15" dmcf-pid="2lzwcS8tj6" dmcf-ptype="general">우한민 리드는 “미국에서 크레딧 카르마라는 회사가 신용정보를 조회할 때 보통 비용이 드는 것을 무료로 제공하면서 대신 플랫폼 안에서 다양한 금융상품을 추천해주는 모델을 만들었다”며 “라인 스코어도 마케팅이나 광고 목적으로 활용할 수 있고, 고객에게 적합한 상품을 추천해주는 플랫폼으로 발전할 수 있다”고 내다봤다. </p> <p contents-hash="d5b676d1880ce02cf46ffcd02ea6d3689735a0ed8bef3d517af7669b17682005" dmcf-pid="VSqrkv6Fa8" dmcf-ptype="general">우 리드는 라인 스코어의 장기적 비전을 이렇게 정리했다. </p> <p contents-hash="bd701ad3e5f4e20ad762e30cf5b18f9e26a1f5fc0ed7ce74e80f28eedd1258c7" dmcf-pid="fvBmETP3k4" dmcf-ptype="general">그는 "데이터 주인은 고객이다. 고객 데이터를 활용해 고객에게 혜택을 돌려주는 것이 라인 스코어의 큰 방향성이다. 대출 금리, 한도, 여러 금융상품 혜택으로 이어질 수 있다. 이것이 제대로 구현된다면 라인은 진정한 ESG 기업으로 거듭날 수 있을 것”이라고 자신했다.</p> <p contents-hash="fc881945ec38cd2328d403079a7e27bf5089e2a83d027554a23691cd37833de3" dmcf-pid="4TbsDyQ0Nf" dmcf-ptype="general">안희정 기자(hjan@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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