카카오뱅크 스코어가 활용하는 대안정보들은 유통정보, 도서구매, 자동이체정보 등이 있다. 카카오뱅크 모임통장 이용, 휴대폰 소액결제 실적, 자동이체 실패 유무, 유통사의 멤버십 회원이거나 구매 실적 등을 통해 얼마나 활동적인지, 규칙적인 생활습관을 보유했는지 등을 파악한다.
지난 2달 간 카카오뱅크스코어 모형의 성능을 분석해본 결과, 기존 모형으로는 거절된 중저신용 고객 10명 중 1명은 우량한 중저신용 고객으로 추가 선별된 것으로 나타났다. 카카오뱅크스코어를 통해 대출한도가 상향 조정된 고객도 있다. 중저신용 고객 대상 대출 공급액은 월평균 160억원가량 늘었다. 연령대별로 분석해 본 결과 상대적으로 금융 이력이 부족한 연령대인 25세 미만의 경우, 신용평가사(CB)의 신용점수 대비 약 30% 이상 변별력이 높게 나타났다.
카카오뱅크는 카카오뱅크스코어를 포함한 신용평가모형을 지속적으로 고도화해 나갈 계획이다. 새로운 대안정보와 마이데이터 정보를 활용해 모형을 개선해 나갈 예정이며, 머신러닝 기법을 활용해 데이터와 결과값의 ‘설명 가능성’을 높이는 방안에 대해서도 연구 중이다. 현재 카카오뱅크에는 50여 명의 리스크 전문가, 데이터 사이언티스트들이 협업해 신용평가모형의 연구를 진행하고 있다.
하경태 카카오뱅크 신용리스크모델링 팀장은 “업계 최초로 선보인 ‘카카오뱅크스코어’를 통해 비금융정보를 활용한 신용평가에서도 성과를 이룬 것 같아 뿌듯하다”라며 “앞으로 새로운 데이터와 방법론을 연구해 모형을 개선할 계획이며, 개인사업자 업종별 특화모형, 대환대출 특화모형 등 다양한 분야의 모형 개발을 추가로 진행해 더 많은 중저신용 고객을 포용할 수 있도록 노력할 것”이라고 말했다.