금융권 강타한 'Baas' 무엇?...온투협, 기관 연계 투자로 물꼬

어니스트AI 제공

[파이낸셜뉴스] 최근 금융권에서 'Banking-as-a-Service(이하 BaaS)'가 새로운 화두로 떠오르고 있다. BaaS는 금융 서비스를 API나 클라우드 기반 플랫폼을 통해 제공하는 비즈니스 모델이다.

27일 금융투자업계에 따르면 이 모델은 비금융 기업이나 핀테크 회사가 직접 은행 라이선스를 취득하지 않고도 금융 서비스를 제공할 수 있게 하거나, 기존 금융기관이 전문 기술 회사의 서비스를 활용해 디지털 금융 서비스를 효율적으로 제공할 수 있게 해준다.

BaaS의 주요 특징으로는 △모듈화된 금융 서비스(계좌 개설, 대출, 결제, 신용평가 등 다양한 금융 기능을 API 형태로 제공) △인프라 공유(금융기관이 자체 개발하기 어려운 첨단 기술 인프라를 서비스로 이용) △비용 효율성(금융기관이 모든 기술을 직접 개발하지 않고 필요한 서비스만 구독형으로 이용 가능) △빠른 시장 진입(새로운 금융 서비스를 빠르게 출시할 수 있음) △규제 준수 지원(전문 BaaS 제공업체가 관련 규제 준수를 지원하고 정부 규제 부담을 경감할 수 있음) 등이다.

금융위원회가 지난해 7월 온라인투자연계금융업(이하 온투업) 기관 연계 투자를 ‘금융규제 샌드박스’로 허용하면서 사실상 BaaS 모델이 금융업계에 적용될 길이 열렸다. 온투법상으로는 저축은행을 포함한 금융기관이 온투사의 대출에 연계 투자할 수 있으나, 각 금융업법상 규제를 준수해야 하므로 그간 연계 투자 실행에 어려움이 있었다. 기존 금융업법에서는 차입자의 신용평가 포함 심사 업무를 외부기관에 위탁할 수 없는 본업으로 규정하고 있어 온투업체가 모집, 심사한 대출에 추가 심사 없이 연계 투자하는 것은 위법으로 해석될 여지가 있었다. 이번 혁신금융서비스 지정은 온라인투자금융의 특성을 반영해 규제 불확실성을 해소하면서 저축은행이 외부 테크 회사가 개발한 선도적인 기술 인프라를 활용할 수 있게 만든 데에 큰 의의가 있다.

BaaS 모델은 금융과 테크의 새로운 협업 모델로서 앞으로 더욱 확장될 것으로 전망된다. 이 모델은 금융기관에게는 효율성과 비용 절감을, 핀테크 기업에게는 성장 기회를, 소비자에게는 더 나은 금융 서비스를 제공할 수 있는 모델로 평가된다.

이 분야에서 가장 눈에 띄는 기업은 금융 인공지능(AI) 플랫폼 기업 어니스트AI(이하 HAI)다. HAI는 이미 검증된 신용평가시스템(AI CSS)을 바탕으로 온투업 기관 연계 투자 기반의 BaaS 모델인 AI 대출 플랫폼을 4월 초부터 본격적으로 시장에 선보일 예정이다.

HAI 서상훈 대표는 "대출 과정의 95% 이상이 AI 소프트웨어로 자동 처리되고 일부 제한된 프로세스에서 전문 심사역이 사기 방지 목적으로 심사를 수행한다"며 "이는 기존 금융기관의 대출 프로세스를 혁신적으로 개선하는 모델"이라고 설명했다.

HAI가 선보이는 AI 대출 플랫폼은 29개 저축은행을 대상으로 한 신용대출 BaaS 모델로서 금융기관이 자금만 맡기면 별도 전산 구축에 따른 대규모 투 자없이 HAI의 AI 플랫폼을 활용해 양질의 신용대출 실행이 가능하다.

HAI는 구독형 AI CSS 사업을 통해 신용대출 BaaS에서 핵심인 리스크 관리 기술을 이미 시장에서 검증 받았다. 신용대출을 실행할 때 가장 중요한 게 대출자의 신용을 확실하게 판단하는 작업인데, HAI는 AI를 통해 CSS를 혁신한 것이다. 이를 기반으로 지난 2024년에는 삼성금융의 'C-lab Outside-에서 AI CSS 개발로 부문 1위를 차지했으며, 2023년에는 금융위원회가 주관한 'D-테스트베드'에서 대안 CSS 개발로 대상(금융위원장상)을 수상하기도 했다.

HAI의 AI CSS 솔루션은 은행, 보험, 카드, 캐피탈, 저축은행 등 전 업권 24개사와 기술 검증을 완료했다. 그 과정에서 기존 CSS 대비 대손비용을 최대 60% 까지 절감하는 효과를 확인했고, 특히 사기성 개인회생을 탐지하는 과정에서 탁월한 효과가 검증되었다.

HAI 측은 이러한 성과의 근거에 대해 "실제 대출 조회·실행 실데이터 2~3년치를 바탕으로 기존 CSS와 비교 분석한 결과"라고 설명했다. 구체적으로는 AI CSS를 실데이터에 적용했을 때 그 변별력을 다양한 통계지표(KS, recall 등)를 통해 검증했으며, 기존 CSS에서 우량하다고 판단한 고객 중 불량하다고 판단해 거절하는 경우(swap-out)와 기존 CSS에서 불량하다고 판단한 고객 중 우량하다고 판단해 승인하는 경우(swap-in)를 모두 분석했다는 설명이다.

실제로 HAI의 CSS를 2년 이상 활용해 온 한 금융기관 측은 "경기 불확실성 속에서도 대출 볼륨은 20% 정도 늘리면서도 대손은 30~40% 정도 감축하는 효과를 보았다"고 밝혔다.

한편 분기마다 업데이트되는 이 구독형 서비스는 은행, 저축은행, 캐피탈, 카드사 등 다양한 금융기관에서 실무에 활용되고 있다.

dschoi@fnnews.com 최두선 기자

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