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[IT뉴스]"월세 데이터로 신용 확인"···PFCT AI 신용평가 모델 구축

온카뱅크관리자

2026-04-30 14:27:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">동남아 프롭테크 플랫폼 ‘마미코스’와 협력</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="x0s41EtWrw">
          <p contents-hash="775a923dceba0b4bcbc02e5a99661bb9b211a6f33584f878c4c0baed3270ac0f" dmcf-pid="yN9hLzoMED" dmcf-ptype="general"> [이데일리 강민구 기자] 인공지능(AI) 기술금융사 PFCT(피에프씨테크놀로지스)가 동남아시아 프롭테크 플랫폼 ‘마미코스(Mamikos)’와 협력해 임차인의 월세 납부 데이터를 활용한 AI 신용평가 모델을 구축했다. PFCT의 AI 신용평가 모델링 기술을 해외 프롭테크 플랫폼에 적용한 사례로, PFCT는 AI 신용평가 기술의 글로벌 확장 가능성을 입증했다는 점에서 의미가 있다.</p>
          <p contents-hash="3587f81020f2610aeb87731f503d4da8ca83b3ec4f51ca41a06484a8f4f40fd2" dmcf-pid="Wj2loqgROE" dmcf-ptype="general">PFCT는 마미코스를 통해 수집된 약 21만 건 이상의 원천 데이터를 정제 및 가공해 4만명 규모의 임차인 데이터를 구축하고, 이 중 약 2만7000명의 유효 데이터를 기반으로 신용평가 모델을 개발했다. 계약 단위로 축적된 결제 데이터를 임차인 단위로 재구성하고, 다중 결제 이력과 연체 유형을 반영하도록 집계·정제 과정을 거쳐 실제 금융 적용이 가능한 데이터 구조로 전환한 것이 특징이다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a61c7dfa7e1c7dbc5b9faf8ae3b1c18a4f8c27a8a0826713365318aaea8935a0" dmcf-pid="YAVSgBaesk" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="(자료=PFCT)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/30/Edaily/20260430142335918qwsl.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="QORZw6rNEr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/30/Edaily/20260430142335918qwsl.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            (자료=PFCT)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="823bd4f05c2b5e38f1a2ff7710564cdc622f96f8c88e5a2cb649d7747cea2013" dmcf-pid="GcfvabNdEc" dmcf-ptype="general">
           마미코스는 2015년 설립된 인도네시아 최대 온라인 주거 임대 플랫폼으로, 임차인과 임대인을 연결하고 월세 결제 및 계약 관리 기능을 제공한다. 월간 600만명 이상이 이용하고 있다. 현재 150개 도시에서 300만개 이상의 객실과 20만개 이상의 매물을 보유하고 있다.
          </div>
          <p contents-hash="d91d9d0cae39de3123edd3cd03cb6f29e7dcd9ae900e159141228b2532dca1c3" dmcf-pid="HmxHE4DgIA" dmcf-ptype="general">PFCT가 개발한 모델은 단순 연체 여부를 예측하는데 그치지 않고 임차인의 결제 행동을 기반으로 리스크를 종합 프로파일링하는데 초점을 맞췄다. 최신 결제 상태와 과거 연체 이력을 함께 반영하는 ‘듀얼 스냅샷 구조’를 적용해 단기 상태와 장기 리스크를 동시에 반영도록 설계했다.</p>
          <p contents-hash="34f402072c623af7fefbf3a10e3ea6bf8d564f0ff8fdc7790985e81858d2f921" dmcf-pid="XsMXD8warj" dmcf-ptype="general">특히 인구통계 정보뿐 아니라 행동 기반 변수의 비중을 확대했다. 최대 연체 기간, 연속 연체 패턴, 평균 및 최근 연체 일수 등 결제 행동을 정량화한 변수를 핵심 피처로 활용해 모델의 설명력과 예측력을 높였다.</p>
          <p contents-hash="cd226c316f3e41a8e5bcc0b33de1e11633483f5c4f12046c1252bc194d7e9ffc" dmcf-pid="ZORZw6rNrN" dmcf-ptype="general">모델은 사람이 설정한 기준과 인공지능 분석을 결합한 하이브리드 방식으로 설계됐다. 초기에는 전문가가 변수 중요도를 설정하고, 이후 머신러닝을 통해 실제 데이터 패턴을 학습하도록 했다. 설명 가능한 AI 기술도 적용해 어떤 요소가 신용도에 영향을 미쳤는지를 직관적으로 확인하도록 했다. 성능 검증 결과, ‘2일 이상 연체’ 기준에서 재현율이 약 95%를 기록하며 고위험 이용자를 식별하는 성능을 확인했다.</p>
          <p contents-hash="409ad332ac91dcc4d9ba304906af533f0da994625aca9e51c81fc0873ea85c05" dmcf-pid="5Ie5rPmjwa" dmcf-ptype="general">이번 프로젝트는 단순 모델 개발을 넘어 프롭테크 플랫폼에서 생성되는 행동 데이터를 AI로 해석해 금융 의사결정에 활용 가능한 신용 인프라로 전환했다는 점에서 의미가 있다.</p>
          <p contents-hash="35b6c0dbee605883779772779ec404edd2ee10c14c3e77d418ef288a4410b95b" dmcf-pid="1Cd1mQsAEg" dmcf-ptype="general">이수환 PFCT 대표는 “이번 프로젝트로 AI 신용평가 모델링 기술이 프롭테크 산업에도 적용될 수 있음을 입증했다”며 “PFCT는 AI 렌딩테크 전문 기업으로서 향후 프롭테크뿐 아니라 이커머스, 모빌리티 등 다양한 플랫폼 데이터와 결합해 글로벌 시장에서 활용 가능한 신용평가 모델을 확장해 나가겠다”고 전했다.</p>
          <p contents-hash="cbfac2ec8b279bcb9fe64239783682706584db7b516878bfb2656c675263653c" dmcf-pid="thJtsxOcIo" dmcf-ptype="general">강민구 (science1@edaily.co.kr) </p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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