|
KG모빌리언스는 지난달 자체 개발한 머신러닝 모델을 위험관리(RM) 시스템에 성공적으로 적용했다. 머신러닝 모델은 저신용 등급 고객, 수납·미납 가능성이 높은 고객 등 RM 관리 데이터에서 차단하는 고객 대상으로 추가 정보를 활용해 재평가하는 방식의 데이터 분석 모델이다.
결제 시장에서 RM은 회사의 수익과 직결된다. 거래 대금을 안전하게 관리하고 데이터 모니터링을 통해 금융사고 예방과 사후 조치를 할 수 있어 전자상거래에서는 가장 중요하게 요구되는 관리 체계 시스템이다.
KG모빌리언스는 그동안 쌓아온 고객 데이터를 기반으로 위험관리 체계를 세분화한 업계 최고 수준의 RM을 구축하고 있다. RM은 보유하고 있는 데이터만을 활용할 수 있어 일정 부분 이상의 성능 향상이 어렵다는 공통적인 단점이 있다.
KG모빌리언스의 머신러닝 모델은 1차적으로 RM 관리 데이터에서 차단된 고객을 대상으로 추가 정보를 수집한다. 이에 따라 신용 정보평가 사각지대에 있는 잠재 고객의 결제 폭을 넓혀줄 수 있다.
최현수 KG모빌리언스 상무는 “많은 시행착오를 거쳐 완성형 머신러닝 모델을 구축하게 됐다”며 “KG 모빌리언스도 다변화되고 있는 결제 유형을 데이터 자동화로 학습하며 성장하는 기술 모델이 필요하다고 생각했다”고 개발 배경을 설명했다.
유승용 KG모빌리언스 대표는 “KG모빌리언스가 결제 산업에 AI를 적용한 첫 사례가 됐다”며 “고객의 결제·미납 예측을 강화해 점진적으로 대손 금액이 감소되고 새로운 잠재 고객이 증가하게 될 것”이라고 말했다.
