렌딧, “빅데이터 분석으로 대출 이자 93억 절감”

-고금리 몰리던 중신용자 위한 중금리 대출 기회 활짝 열어 -렌딧 대출자 54.7%가 고금리→중금리 갈아타기 성공

[헤럴드경제=김진원 기자]P2P금융기업 렌딧(대표 김성준)은 지난 3년간 렌딧의 대출자들이 중금리의 P2P대출을 받아 절약한 이자가 총 93억7000만원이라고 25일 밝혔다. 2015년 5월8일 첫 대출 집행 후 2018년5월31일까지의 대출 데이터를 분석한 결과다.

렌딧에 따르면, 렌딧 대출의 54.7%는 대환대출이다. 기존에 다른 금융권에서 받은 고금리 대출을 렌딧 대출로 갚고 이자를 절약하는 고객이 절반 이상이라는 의미다. 업권별 대환대출 비율을 보면 카드론에서 갈아 타는 경우가 46.7%로 가장 많았고, 저축은행 27.9%, 캐피탈 15.9%, 대부업 8.4%, 보험 1.1% 등이 뒤를 이었다.

렌딧 대출로 절약한 이자가 3년간 총 93억7000만원으로 100억원 육박했다.

렌딧 대환 대출자들이 이전에 제공 받았던 평균 금리는 20.1%. 그러나 렌딧을 통해 기존 대출을 대환하며 제공 받은 평균 금리는 11.2%로 평균 8.9%p가 뚝 떨어졌다.

업권별로 대환 전후 평균 금리를 비교해 보면 대부업이 대환 전 29.1%에서 대환 후 11.5%로 17.6%p가 감소해 가장 큰 차이를 보이고 있었다. 뒤를 이어 저축은행이 대환 전 27.4%에서 대환 후 12.3%로 15.1%p, 카드론 대환 전 17.0%에서 대환 후 10.7%로 6.3%p, 캐피탈 대환 전 17.7%에서 대환 후 11.7%로 6.0%p, 보험 대환 전 11.6%에서 대환 후 10.9%로 0.7%p 순으로 나타났다.

렌딧은 대출 심사를 위해 렌딧 개인신용평가시스템(Credit Scoring System·CSS)을 자체적으로 개발했다. 신용평가사에서 제공하는 250여 가지의 금융 데이터를 기반으로 대출 신청자를 심사한다. 이 때 금융 데이터와 함께 사기정보공유(Fraud Bureau) 데이터와 직장 정보, 상환 정보 등을 반영해 신용 정보만으로 판단하기 어려운 리스크를 분석한다.

렌딧 심사평가모델의 가장 큰 특징 중 하나는 각종 금융정보의 최근 12개월 간 트렌드를 분석한다는 점이다. 각종 지표의 추이를 종합적으로 분석해 렌딧의 자체 신용등급을 산출한다. 이 결과 똑같이 CB 3등급인 A와 B가 대출을 신청하더라도 각자에게 맞는 개인화 된 적정금리가 책정된다.

렌딧은 이렇게 축적된 기 신청자의 데이터를 적용해 지난 3년간 지속적으로 심사평가모델을 고도화해 왔다. 또한 머신러닝 기법을 도입, CSS의 평가 능력을 높여 가고 있다.

렌딧의 김성준 대표는 “국내 개인신용대출 시장의 규모는 잔액 기준으로 연간 260조원으로 이 중 중금리 대출의 규모만 따져도 약 100조원에 이를만큼 큰 시장”이며, “빅데이터 분석과 머신러닝 등 기술 혁신을 통해 중금리 대출을 활성화 시키는 진정한 메기로 성장하겠다.”고 포부를 밝혔다.

한편 렌딧은 현재 국내 P2P금융기업 중 유일하게 중금리 개인신용대출만을 취급하는 회사다. 기술 지향의 금융기업, 이른바 테크핀(TechFin)을 내세워 대출 심사평가부터 집행, 채권 관리 및 투자 운영까지 모든 과정을 온라인 상에서 비대면 서비스로 구현했다. 부동산 담보와 프로젝트 파이낸싱(PF)에 집중하는 다른 P2P기업들과 차별화 되는 부분이다.

결과 개인신용대출에서 누적대출 기준 압도적인 1위를 점유하고 있으며, 누적대출금액은 1356억원이다.