금융 인공지능(AI) 전문 피에프씨테크놀로지스(PFCT, 대표 이수환)는 AI 기술연구팀이 데이터마이닝·AI분야 국제 학회인 ‘KDD 2024(Knowledge Discovery and Data Mining)’에 논문을 등재한다고 5일 밝혔다.
PFCT의 AI 기술연구팀은 29일 스페인 바르셀로나에서 열리는 KDD 2024 컨퍼런스에 참석해 '온라인 개인신용대출(UPL) 시장 내 금리 입찰 방법에 관한 연구(Learning to Bid the Interest Rate in Online Unsecured Personal Loan)'를 직접 발표할 예정이다.
해당 연구는 금융사의 누적 이익 극대화, 소비자의 최저 금리를 위한 ‘최적의 금리 전략’을 찾는 방법으로 ‘오토인터레스트(AutoInterest)’라는 AI 알고리즘을 제안한다. 기존의 고정 금리 전략 대비 더 높은 누적 이익을 보여주는 AI 알고리즘으로 정교한 신용평가 기술이 바탕이 됐다.
온라인대출비교서비스가 대중화된 개인신용대출(UPL) 시장을 반복되는 경매 시나리오로 모델링한 연구를 담고 있다. 금융 소비자(대출 신청자)는 더 높은 대출 한도와 낮은 금리를 위해 다양한 대출 상품을 한꺼번에 비교한다.
이 과정에서 소비자가 금융사들로부터 제안받는 대출상품의 가격(금리) 중 가장 합리적인 상품(대출 조건)을 선택하게 되는데, 이 과정을 ‘반복경매’에 빗대어 정의한 것이다. 이를 두고 학계에서는 개인신용대출시장을 AI를 활용한 ‘반복경매’라는 개념에 대입해 연구한 첫 사례로 평가하고 있다.
연구를 총괄한 안병규 PFCT 이사는 “대출비교서비스의 대중화는 실시간 금리/한도 전략에 따라 금융기관들의 수익성 양극화를 초래할 수 밖에 없는데, 이를 완화시킬 수 있는 전략적 대안으로 금리전략의 새로운 표준이 될 것이라 기대한다”고 말했다.
박수빈 기자 sbin08@aitimes.com
