[업다운뉴스 곽호성 기자] 인터넷전문은행이 넓혀나가는 중·저신용자 대상 신용대출의 연체율을 전망, 분석한 한국은행 보고서가 나오면서 인터넷은행들의 건전성 리스크 대책에 금융권의 관심이 쏠린다.

인터넷은행들은 자신들이 모은 데이터를 활용해 신용평가모형을 고도화할 계획이다. 대출희망자의 신용을 정확하게 평가해 리스크를 최소화하겠다는 전략이다. 다만 핀테크 업계에선 인터넷전문은행들이 인공지능(AI)을 활용해 신용평가하는 수준까지 올라가야 기존 시중은행들과 경쟁할 수 있을 것이라고 보고 있다. 

한국은행이 24일 발표한 '금융안정 상황(9월)' 보고서에 따르면, 인터넷은행이 중·저신용자에 대한 신용대출 비중을 30%까지 확대하게 되면 2년 후 저신용자 차주의 연체율이 14.2%로 높아질 것으로 추정됐다. 중·저신용자 대출이 늘어날 경우의 인터넷은행 신용대출 연체율을 과거 빈티지 연체율 변화 등을 활용해 시험적으로 계산해 본 결과, 연체율이 지난해말 0.7%에서 올해 말 1.3%, 2022~2023년 중 1.7~2.2%로 올라갈 것으로 추정했다.

지난해 말 기준으로 인터넷은행이 갖고 있는 신용대출 가운데 중·저신용자 대출 비중은 12.1%로 국내 은행 평균(24.2%)의 절반 수준이다. 인터넷은행은 신용점수 하위 50%인 중·저신용자 대상 신용대출 비중을 12.1%에서 2023년 말까지 31.7%로 늘릴 계획이다. 

케이뱅크는 21.4%에서 32.1%, 카카오뱅크는 10.2%에서 30.2%로 확대할 예정이다. 다음달 출범 예정인 3호 인터넷은행 토스뱅크는 44.9%로 계획을 잡았다. 

저신용자 대출은 대출취급 후 1년이 지나면 연체율이 9.9%로 올라가고, 2년이 지나면 14.2%로 상승하는 것으로 추정됐다. 중·저신용은 각각 3.8%, 6.7%로 상승할 것으로 예상됐다.  

한국은행은 신용대출이 늘어남에 따라 생기는 위험가중자산(RWA) 확대 및 부실위험 확대에 대응할 대출자산 운용 다변화와 추가 자본확충이 진행되지 않을 경우, 지난해 말 19.7%에서 2023년 말 15.7%로 자본비율이 4%포인트가량 떨어질 것으로 예측했다.

또 인터넷은행의 신용대출 확대 과정에서 대출경쟁이 치열해질 경우 향후 가계부채 관리에 부담이 될 가능성이 있는 것으로 전망했다. 

한국은행의 시뮬레이션 결과 인터넷전문은행의 금융권 전체 중·저신용자 신용대출 점유율은 지난해 말 2%에서 2023년 말 11%로 올라갈 것으로 추정됐다.

비대면 신용대출은 2019년 말 28.4%에서 지난 6월 말에는 44.0%를 기록할 정도로 급증하는 추세다. 중·저신용자들도 소득을 초과하는 신용대출을 받는 경우가 늘고 있다. 지난해 3분기 11.2%에서 올해 1분기 19.3%로 증가했다. 지난해 말 기준으로 전체 중·저신용자의 25%(530만5000명)가 금융권 신용대출을 갖고 있다. 이 중 3분의 2(334만2000명)가 비은행권 신용대출 보유자다. 

한국은행은 금리상한 인하(10~19.5%→6.5~16%)로 조정된 중금리 대출 범위를 초과하게 되는 비은행권 신용대출 17조7000억원이 내년부터 인터넷은행으로 유입될 가능성이 있다고 예측했다.

이에 따라 인터넷전문은행들도 리스크 관리에 나설 방침이다. 

카카오뱅크 관계자는 "올해 초부터 중신용 고객들에게 대출 기회를 더 많이 드리기 위해 신용평가모형(CSS)를 지속적으로 고도화하고 있고, 이를 통해 전용상품도 출시했다"며 "이에 대한 성과로 지난 3개월간 약 5000억원을 중‧저신용 고객들에게 카카오뱅크 자체 신용 기반으로 대출을 공급할 수 있게 됐다. 연체율은 0.2%에 불과하다"고 밝혔다.

이어 "카카오뱅크는 지난 4년간 축적해온 고객대출데이터 등을 포함해 통신비 정상 납부 개월수나 데이터 평균사용량, 소액결제 금액 약 2500만건 이상의 데이터를 카카오뱅크 신용평가모형에 사용하고 있다"며 "앞으로도 계속 비금융정보를 발굴하여 금융이력부족자 및 중신용자에 대한 신용평가모형을 고도화해 나갈 예정"이라고 설명했다.

케이뱅크 관계자는 중‧저신용자 대출 리스크 대응과 관련해 "KT 통신 데이터, BC카드 결제 데이터, 케이뱅크 거래내역 등을 활용해 CSS를 고도화할 예정"이라고 밝혔다.

토스뱅크 관계자는 "중금리 대출의 리스크를 적절히 관리하기 위해서는 신용평가 모델의 변별력과 안정성이 중요할 것으로 판단한다"며 "토스뱅크는 기존 금융 데이터뿐 아니라 토스의 고객데이터를 포함한 비금융 대안데이터까지 활용해 정교한 신용평가모형을 구축하고 고도화했다"고 설명했다. 

아울러 "부실률을 관리할 수 있는 시스템도 충분히 구비했고, 시뮬레이션 결과 타 은행 대비 부실률이 높지 않을 것으로 예측하고 있다"고 말했다. 

핀테크업계에선 인터넷전문은행들이 기존 은행보다 높은 수준의 신용평가 기술을 가지려면 머신러닝, 추론 계통 기술 등 인공지능 기술을 활용해야 한다고 보고 있다. 머신러닝은 컴퓨터가 데이터와 경험으로부터 일반화된 규칙을 배워서 새로 생긴 문제를 해결할 수 있게 하는 기술이다. 머신러닝을 활용하려면 좋은 데이터가 많이 필요하다. 카카오뱅크는 CSS 고도화에 머신러닝을 활용하고 있다.  

머신러닝을 기반으로 CSS를 고도화하는 가운데 통신비용 납부와 건보료 납부 등의 비금융정보를 추가해 고객의 신용에 대한 자체적인 평가를 강화하고 있다.