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[IT뉴스]PFCT, 동남아 월세 납부 데이터로 AI 신용평가 모델 구축

온카뱅크관리자

2026-04-30 10:47:32

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="fh0Vew3GT9">
          <div contents-hash="16b6658eceb7e38de85577d192f5dcf9943f85decdeb97a66a5ebeb32d41949e" dmcf-pid="4lpfdr0HCK" dmcf-ptype="general">
           <h5>인도네시아 프롭테크 ‘마미코스’ 데이터 기반 신용평가 모델 개발</h5>
           <h5>21만건 계약 데이터 재구성…4만명 임차인 데이터셋 확보</h5>
           <h5>신용정보 부족 시장에서 비금융 데이터 기반 금융 접근성 확대 가능성 확인</h5> 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8956af42299561656dc980727d7f1dfac23e7cf8cbbbe39849fbce10f1eca09a" dmcf-pid="8SU4JmpXSb" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/30/552816-OGTrtXj/20260430104156246dyat.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="VzgsWzoMT2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/30/552816-OGTrtXj/20260430104156246dyat.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="ea1497abde3750c66d2ad5c6105b6e638851c77039988fc6a14302bccad55d16" dmcf-pid="6vu8isUZTB" dmcf-ptype="general">AI 기술금융사 피에프씨테크놀로지스(PFCT)가 동남아시아 프롭테크 시장에서 생성되는 월세 납부 데이터를 신용평가에 활용하는 모델을 구축했다. 전통 금융권의 신용정보가 충분하지 않은 시장에서, 반복적인 생활 결제 데이터가 개인의 금융 성실성을 판단하는 새로운 지표로 쓰일 수 있는 가능성을 확인한 사례다. </p>
          <p contents-hash="61ed4e664aa15ad89559ac46291d81dab5decefbf5a2de25c35aa9e21b375322" dmcf-pid="PT76nOu5yq" dmcf-ptype="general">PFCT는 인도네시아 온라인 주거 임대 플랫폼 마미코스(Mamikos)와 협력해 임차인의 월세 납부 데이터를 기반으로 한 AI 신용평가 모델을 개발했다고 30일 밝혔다. </p>
          <p contents-hash="ff27d7d195b5228963e12a187a47567a794a51f104ccc82042230ab929481419" dmcf-pid="QHKRNSb0lz" dmcf-ptype="general">이번 프로젝트는 PFCT의 AI 신용평가 모델링 기술이 해외 프롭테크 플랫폼에 적용된 첫 사례다. PFCT는 이를 통해 비금융 행동 데이터를 금융 의사결정에 활용할 수 있는 AI 신용평가 기술의 글로벌 확장 가능성을 확인했다고 설명했다. </p>
          <p contents-hash="d34c8a4c5bd7412b78132d05e984ffb0a1fdfb0a601e85f466dee5aeb79b08d7" dmcf-pid="xX9ejvKph7" dmcf-ptype="general">마미코스는 2015년 설립된 인도네시아 온라인 주거 임대 플랫폼이다. 임차인과 임대인을 연결하고, 월세 결제와 계약 관리 기능을 제공한다. 월간 이용자는 600만명 이상이며, 현재 150개 도시에서 300만개 이상의 객실과 20만개 이상의 매물을 보유하고 있다. </p>
          <p contents-hash="1c570a0926822ab9439b133bfab31ab23ed8d67a6c2bc4e6f7fc34b9644a1abb" dmcf-pid="yJsGpPmjTu" dmcf-ptype="general">이번 모델 개발의 출발점은 마미코스 플랫폼에 축적된 임대·결제 데이터다. PFCT는 약 21만건 이상의 원천 데이터를 정제·가공해 4만명 규모의 임차인 데이터를 구축했다. 이 가운데 약 2만7000명의 유효 데이터를 기반으로 신용평가 모델을 개발했다. </p>
          <p contents-hash="5432ca000334e2d79c8c70393e5de5d037be0cc2901fced62baa89e0c9b44ad3" dmcf-pid="WiOHUQsACU" dmcf-ptype="general">핵심은 계약 단위로 쌓인 데이터를 금융 판단에 활용할 수 있도록 사용자 단위로 다시 구성한 점이다. 임대 플랫폼의 데이터는 통상 계약별 결제 이력으로 축적된다. PFCT는 이를 임차인 단위로 재구성하고, 다중 결제 이력과 연체 패턴을 반영할 수 있도록 집계·필터링 과정을 거쳤다. 이를 통해 단순 운영 데이터였던 월세 납부 이력을 리스크 평가에 쓸 수 있는 데이터 구조로 전환했다. </p>
          <p contents-hash="6c5170ce5204176e898ee6ffc5e10110f28d588b80dd9dbd04a5a84fdf387612" dmcf-pid="YnIXuxOcTp" dmcf-ptype="general">PFCT가 개발한 모델은 단순히 연체 여부만 예측하는 방식이 아니다. 임차인의 결제 행동을 바탕으로 리스크를 종합적으로 프로파일링하는 데 초점을 맞췄다. 최신 결제 상태와 과거 연체 이력을 함께 반영하는 ‘듀얼 스냅샷 구조’를 적용해, 현재의 단기 상태와 누적된 장기 리스크를 동시에 평가하도록 설계했다. </p>
          <p contents-hash="322fe069d027cbdbe77d3cf5ce657c7ccfd65b7f45fee6a9013358d15f5c2018" dmcf-pid="GLCZ7MIkS0" dmcf-ptype="general">행동 기반 변수도 모델의 핵심 요소로 활용됐다. PFCT는 인구통계 정보에만 의존하지 않고 최대 연체 기간, 연속 연체 패턴, 평균 연체 일수, 최근 연체 일수 등 월세 결제 과정에서 반복적으로 발생하는 행동 데이터를 변수화했다. 생활 속 결제 습관을 정량화해 신용 리스크 평가에 반영한 것이다. </p>
          <p contents-hash="3eced455c9e156f95222c70e284f9f47cee34662b84b0aca28c4ab55b39398dd" dmcf-pid="Hoh5zRCET3" dmcf-ptype="general">모델 설계는 사람이 설정한 기준과 AI 분석을 결합한 하이브리드 방식으로 이뤄졌다. 초기에는 전문가가 변수 중요도를 설정하고, 이후 머신러닝이 실제 데이터 패턴을 학습하는 구조다. 또한 설명 가능한 AI 기술인 EBM(Explainable Boosting Machine)을 적용해 어떤 요소가 신용도 판단에 영향을 미쳤는지 확인할 수 있도록 했다. </p>
          <p contents-hash="c7662b6502c4ea02e3d8fccf8ddd3bd8930e8737625ebb7de4ecf30cfe5e0f0b" dmcf-pid="Xgl1qehDlF" dmcf-ptype="general">성능 검증에서는 ‘2일 이상 연체’를 기준으로 재현율이 약 95%를 기록했다. 재현율은 실제 고위험 이용자 중 모델이 고위험으로 식별한 비율을 뜻한다. 이 수치는 모델이 대부분의 고위험 이용자를 포착하는 데 효과적이었다는 의미로 해석된다. </p>
          <p contents-hash="d0dcd6c9604a2c4869c70ba74a6c11498429c8a1b39acb1c7a4f338256d93f50" dmcf-pid="ZaStBdlwSt" dmcf-ptype="general">이번 프로젝트의 의미는 프롭테크 플랫폼 데이터가 금융 인프라로 확장될 수 있다는 점에 있다. 주거 임대 플랫폼에서 발생하는 월세 납부 이력은 정기적이고 반복적인 결제 데이터다. 특히 신용카드 이용 이력이나 금융권 대출 정보가 부족한 이용자에게는 월세 납부 패턴이 금융 성실성을 보여주는 대체 지표가 될 수 있다. </p>
          <p contents-hash="d0b98af07dcd2073043a965f24833679b55da9748df07c90e2aa3f263ca841f7" dmcf-pid="5zecCFRfy1" dmcf-ptype="general">동남아시아처럼 전통적인 신용정보가 부족한 시장에서는 이러한 접근의 의미가 더 커진다. 금융권이 보유한 신용 데이터만으로는 충분히 평가하기 어려운 이용자군에 대해, 플랫폼에서 생성되는 비금융 데이터를 결합하면 보다 안정적인 리스크 평가가 가능해질 수 있기 때문이다. PFCT는 이번 사례가 프롭테크 데이터를 AI 신용 인프라로 전환한 글로벌 적용 사례라는 점을 강조했다. </p>
          <p contents-hash="aeee9b77f78f43783dc5a3499dd713f59974ee50f00e6d2411d18d2ca2f8e4ce" dmcf-pid="1qdkh3e4S5" dmcf-ptype="general">이수환 PFCT 대표는 “이번 마미코스와의 프로젝트는 AI 신용평가 모델링 기술이 프롭테크 산업에도 직접 적용될 수 있음을 입증한 사례”라며 “PFCT는 AI 렌딩테크 전문 기업으로서 향후 프롭테크뿐 아니라 이커머스, 모빌리티 등 다양한 플랫폼 데이터와 결합해 글로벌 시장에서 활용 가능한 신용평가 모델을 확장해 나갈 계획”이라고 말했다. </p>
          <p contents-hash="7beb04083fedce8fa8d5ee5168485aa7796fa97d88cf1605e54d5eb216ba98e8" dmcf-pid="tBJEl0d8vZ" dmcf-ptype="general">한편 PFCT는 2015년 설립된 AI 기술금융사다. 주요 사업은 금융기관 대상 AI 신용평가·리스크 관리 솔루션 ‘에어팩’과 온라인투자연계금융업 서비스 플랫폼 ‘크플’로 나뉜다. 회사는 CSS 모델링과 AI 기술 전문가 중심의 AI연구소를 운영하며 데이터 기반 리스크 관리 기술을 개발하고 있다. 2026년 4월 기준 누적 투자금은 약 1452억원이다. </p>
          <p contents-hash="dd19bc70916d29ab38678ef6de8dc0c5707bd052d9ea4817d1e49aa0d2a66958" dmcf-pid="FbiDSpJ6vX" dmcf-ptype="general">저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지</p>
         </section> 
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