[경제일보] 매출과 상권, 업력, 고용 등 비금융정보를 인공지능(AI)으로 분석하는 소상공인 특화 신용평가체계가 다음 달 말부터 은행권에서 시범 운영된다. 기존 7개 은행에서 16개 은행으로 참여 범위가 확대되고 약 2조2000억원 규모의 소상공인 대출상품에 AI 기반의 새로운 평가모형이 적용될 예정이다. 금융 이력이 부족하거나 담보가 충분하지 않은 자영업자에게 대출 기회를 넓히겠다는 취지다.
방향은 옳다. 지금까지 소상공인은 사업체의 경쟁력보다 개인의 신용점수와 담보 수준에 크게 의존해 평가받았다. 매출이 꾸준하고 거래처 평판이 좋아도 금융거래 실적이 짧거나 부동산 담보가 없으면 대출 문턱을 넘기 어려웠다. 업력과 사업 평판, 상권의 성장성 같은 정보를 반영하면 금융권이 기존 방식으로는 발견하지 못했던 우량 차주를 찾아낼 수 있다. 금융당국도 사업체가 쌓아온 평판과 업력 등 비정형 정보를 신용평가에 체계적으로 반영하겠다고 밝혔다.
그러나 평가에 활용하는 정보가 많다고 반드시 공정한 것은 아니다. 데이터가 편향돼 있거나 평가 기준이 불투명하면 기존의 신용점수보다 더 정교한 차별이 만들어질 수 있다. 같은 매출을 올려도 어느 지역에서 영업하는지, 어떤 업종인지, 종업원이 몇 명인지에 따라 불리한 점수를 받을 수 있다. 상권이 쇠퇴한 지역이나 경기 변동이 큰 업종의 사업자는 자신의 경영 능력과 관계없이 낮게 평가될 가능성도 있다.
알고리즘은 과거의 데이터를 학습한다. 과거 금융시장에서 특정 지역과 업종, 영세 사업자가 불리한 대우를 받았다면 그 결과가 새로운 평가모형에도 그대로 반영될 수 있다. 겉으로는 AI가 내린 객관적인 판단처럼 보이지만 실제로는 오래된 금융 관행을 자동화하는 데 그칠 위험이 있다.
무엇보다 대출을 거절당한 소상공인이 이유를 알 수 있어야 한다. 내부 평가 기준에 미달했다거나 AI 모형이 산출한 결과라는 설명만으로는 부족하다. 매출 변동성이 문제였는지, 상권 정보가 불리하게 반영됐는지, 고용이나 업력 자료가 잘못 입력됐는지를 구체적으로 알려야 한다. 그래야 사업자가 오류를 바로잡거나 재심사를 요구할 수 있다.
금융당국은 소상공인에게 실질적인 설명권을 보장해야 한다. 평가에 사용된 주요 정보의 종류와 점수에 미친 영향을 알리고 대출 거절이나 금리 산정의 핵심 이유를 이해하기 쉬운 언어로 제공하도록 해야 한다. 영업비밀을 이유로 알고리즘 전체를 공개할 수 없더라도 고객의 금융 조건을 좌우한 주요 판단 근거까지 감춰서는 안 된다.
이의제기 절차도 제도화해야 한다. 매출이나 고용 자료가 실제와 다르거나 폐업한 점포의 정보가 반영됐을 경우 이를 수정할 통로가 있어야 한다. 자동화된 평가 결과를 사람이 다시 검토하는 절차도 필요하다. AI가 한 번 낮은 점수를 부여했다고 해서 은행 직원이 아무런 판단 없이 대출을 거절하는 구조가 돼서는 안 된다.
은행별로 같은 사업자를 지나치게 다르게 평가하는 문제도 살펴야 한다. 평가모형은 은행마다 다를 수 있지만, 유사한 정보를 사용하면서 결과가 극단적으로 엇갈린다면 신뢰를 얻기 어렵다. 금융당국은 시범 운영 과정에서 업종·지역·성별·연령별 승인율과 금리 차이를 분석해 불합리한 편향이 나타나는지 점검해야 한다. 다만 개인정보 보호를 해치지 않는 범위에서 통계와 검증 결과를 공개할 필요가 있다.
비금융정보 활용 범위도 명확히 해야 한다. 매출과 업력처럼 사업과 직접 관련된 정보는 평가의 필요성이 인정된다. 그러나 온라인 후기, 위치정보, 배달앱 활동, 사회관계망서비스 기록까지 무분별하게 활용한다면 개인정보 침해와 감시금융 논란을 피하기 어렵다. 어떤 정보를 수집하고 누구에게 제공하며 얼마나 오래 보관하는지 명확한 원칙을 세워야 한다.
소상공인 특화 평가가 은행의 위험을 줄이는 수단에만 머물러서도 안 된다. 평가체계가 정교해졌다는 이유로 우량 사업자에게만 자금을 몰아주고 어려운 업종의 금리를 더 높인다면 포용금융과 거리가 멀다. 금융회사는 차주의 상환 능력을 정확히 평가하되, 일시적인 매출 감소를 겪는 사업자에게는 만기 조정과 경영 개선 프로그램을 연계해야 한다.
정부도 새로운 평가모형을 정책대출 확대의 홍보 수단으로만 활용해서는 안 된다. 시범 운영 뒤 실제로 금융 이력이 부족한 소상공인의 승인율이 얼마나 높아졌는지, 금리가 얼마나 낮아졌는지, 연체율은 어떻게 변했는지를 검증해야 한다. 효과가 확인되지 않거나 특정 집단이 반복적으로 불이익을 받는다면 모형을 즉시 고쳐야 한다.
신용평가 혁신의 목적은 은행이 더 많은 데이터를 확보하는 데 있지 않다. 사업의 가능성은 있지만 기존 금융제도에서 소외됐던 사람에게 정당한 기회를 주는 데 있다. AI는 그 기회를 넓히는 도구가 될 수 있지만 책임을 피하는 방패가 돼선 안 된다.
소상공인에게 필요한 것은 알 수 없는 알고리즘이 세운 또 하나의 문턱이 아니다. 자신의 사업이 어떤 기준으로 평가됐고 잘못된 판단에는 어떻게 이의를 제기할 수 있는지 알 수 있는 금융이다. 대출 문턱은 낮추되 알고리즘의 문턱은 투명하게 공개해야 한다. 그래야 AI 신용평가가 새로운 기회가 되고 새로운 차별이 되는 것을 막을 수 있다.
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