대출을 갚으면 신용점수(등급)이 내려가기도 한다! (KCB, NICE 비교)

금융업권에서 오랫동안 일 한 사람조차 몰랐다고 한 사실이 확인되어 공유차 포스팅한다. 물론 이는 신용등급이 기본적으로 좋은 사람에게만 해당되는 사실일수도 있으며 개인에 따라 다를 수 있다.

 

A씨는 NICE와 KCB에서 약 상위 15% 정도의 신용점수를 가진 우량한 차주(대출신청자)이다. A씨는 고금리 시기에 대출 갱신을 앞두고 신용점수를 조금이라도 높여 보고자 비상용으로 가지고 있던 마이너스 통장을 모두 갚고 한도 계약을 해지했다. 즉 대출 건수가 1건 줄어든 것이다. 그리고 신용점수가 오르길 기대했는데..

 

NICE에선 신용점수가 올라 상위 5%가 됐지만 KCB에선 신용등급이 오히려 내려가 상위 30%가 되었다!

 

어떻게 된 일인지 KCB에 직접 전화해서 확인한 결과, KCB에서는 나름 현명한 자산관리 및 현금 유동성 관리의 측면에서 마이너스 통장이 유지되고 있으며, 한도 소진율이 낮게 유지될 경우 이를 긍정기준으로 판단하여 신용점수에 가점을 준다고 한다. 그러나 마이너스 통장을 갚아버리면(한도까지 해지할 경우) 이런 유동성에 대한 긍정 요인이 사라졌으므로 신용점수가 내려간다고 한다.

 

신용점수는 어떻게 계산될까?

참고로 신용평가사나 은행마다 신용도를 평가하는 기준은 모두 다르다. 일반적으론 대출 기록이 있는 사용자들의 전체 정보를 통계적으로 분석하고 AI 모델로 만들어 어떤 사람이 대출을 문제 없이 잘 갚고 어떤 사람이 부실을 일으키는가에 대한 기준을 수립한다. 여긴 수백개에서 수천개의 인자가 사용된다. 연소득, 직업, 근속연수, 3개월 평잔(평균 통장 잔고), 6개월 평잔, 1년 평잔, 3개월 내의 카드 연체 횟수, 3개월 내의 카드 연체 누적 금액, 통신비, 세금 납부내역 등등.. 회사마다 다르지만 우리가 금융과 관련하여 생각할 수 있는 대부분의 정보가 고려된다고 봐야 한다.

 

대표적인 신용평가사와 NICE와 KCB 또한 독자적인 기준을 가지고 있으며, 은행이나 카드사에선 NICE와 KCB의 점수를 기본적으로 사용하면서, 자신들만의 신용평가 모델을 새롭게 만들어 같이 이용한다. 예를 들어 우리은행에서는 우리은행 고객에 관한 정보, 우리카드에서 카드 사용패턴 등은 NICE나 KCB가 가지고 있는 정보보다 훨씬 상세하게 가지고 있기 때문에 이런 정보를 부가적으로 활용하는 것이다. 그렇기 때문에 우리가 하나은행에서 대출을 받을 때와 우리은행에서 대출을 받을 때 신용도가 다르게 측정되고 금리가 상당히 다를 수 있다. 주로 오랫동안 이용을 해왔고 한번도 대출이나 카드 연체 이력이 없는 금융기관에서 대출을 받는 것이 금리가 좋게 나올 확률이 높다.

 

어떤 정보가 신용점수에 부정/긍정 영향을 미칠까?

위에서 설명하였듯이 모든 신용평가사와 모든 금융기관들이 각자만의 기준이 있다. 물론 대출, 카드 등 연체 이력은 당연히 신용정보에 부정적인 영향을 주고, 대출을 정상적으로 다 상환 한 기록은 긍정적인 영향을 줄 것이라는 것은 상식적으로 생각할 수 있다. 하지만 수백 수천개의 요소들을 모아 모델을 만드는 만큼 신용평가 담당자도, 신용평가 모델 개발자들도 정확히 어떤 정보들, 어떤 정보의 조합이 신용점수를 높게 하고 낮게 하는지 정확히 모른다. 예를 들어 입출금 통장의 높은 잔고와 어떤 다른 정보가 조합되면 "자금이 여유로운 사람"으로 취급될 수도 있고 "돈 관리를 못하는 사람"으로 취급될 수도 있다.

 

그래서 신용평가 회사나 금융기관의 신용평가 담당자들은 "설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)" 기술을 적극 검토하고 사용하고 있다. 우리가 아직까지 AI의 머릿속을 세세하게 파악은 안되지만 그래도 최대한 파악 가능한 선에서 점수를 높이는 요소들, 점수를 낮추는 요소들을 최대한 파악해서 나열해두는 것이다. 더불어 어떤 요소가 추가되었을 때 신용점수의 변동을 미리 예측해볼 수 있는 프로그램을 따로 개발해두기도 한다. 그래서 고객들이 "내 신용점수가 왜 내렸어요?" "신용정보를 높이고 싶은데 뭘 하는게 가장 효과가 좋을까요?" 라고 문의할 때 답변을 해줄 수 있는 것이다.

 

그리고 의외로 우리가 예상하지 못한 부분이 신용점수를 올리거나 낮출 수가 있다. 예를 들면 대출을 받는 건 부정적으로 보일 수 있는데 보통 한두개의 대출까지는 오히려 긍정적인 요소로 취급된다. 그리고 건수가 많아지게 되면 급격하게 점수가 내려간다. 통계적으로, 인공지능이 보기에 '적절한' 대출은 자금 운용 능력이 뛰어난 것으로 보는 것이다. 그 중에 정말 의외의 경우도 있는데.. 이 글의 제목에 있는 마이너스 통장 보유 여부가 그런 이슈다. 대부분의 경우 정도의 차이는 있을지언정 긍정은 긍정이고 부정은 부정인데 어디서는 긍정이고 어디서는 부정인 경우는 정말 흔치 않다. 그래서 이런 예외적인 부분들은 경험을 통해서, 이렇게 포스팅을 보고 상식적으로 알아둘 수 밖에 없다.