[인터뷰] 온투업 1호 등록업체 렌딧 김성준 대표

올해 금융 업계의 최대 관심사 중 하나는 ‘온라인투자연계금융업 및 이용자 보호에 관한 법률(온투법)’이다. 온투법은 개인 간 금융을 이어주는 P2P금융을 법제화한 것으로, 시장의 신뢰도와 안전성을 끌어올리기 위해 진입장벽을 높였다. 유예기간인 오는 8월 26일까지, P2P업체들은 당국의 심사를 받아 온투업자로 등록을 해야 한다.

약 6개월 간의 긴 심사 끝에 지난 6월 1호 온투업자 3곳이 탄생했다. 그 중 렌딧이 이름을 올렸다. 렌딧은 중금리 개인신용대출에 집중하는 회사다. 자체 신용평가모형을 통해 중금리 대출 시장을 공략한다는 계획이다.

렌딧이 그리고 있는 시장 전략과 앞으로의 온투업 시장 전망에 대해 김성준 렌딧 대표를 만나 직접 들어봤다.

렌딧이라는 회사와 서비스를 소개해 달라.

렌딧은 온라인에서 차입자와 투자자를 연결하는 금융 플랫폼이다. 구체적으로 빅데이터 분석을 활용해 고도화된 신용평가모형으로, 개인화된 적정금리를 산출하는 것이 플랫폼의 핵심 근간이다. 차입자가 온라인에서 대출을 신청하면 여러 정보를 분석해서 적정금리를 제안하고, 투자자들을 모집해 매칭이 성사되면 투자자의 자금으로 대출이 집행된다.

P2P금융이 온투업으로 제도권에 입성했다. 앞으로 기대가 되는 점이 있다면?

온투업은 대부업법 이후로 17년 만에 생긴 제도권 금융이다. 온투법 시행 전까지 P2P형식만 가지고 시장에 비슷한 업체들이 쏟아져 나왔었다. 이전에는 시장을 혼탁하게 하는 업체들이 많았다면, 제도권 금융으로 정의되면서 금융회사로서의 진입장벽이 높아졌다. 기대가 되는 것은 새로운 콘셉트만 가지고 난립했던 회사들이 당국의 라이선스를 받아야 하는 만큼, 시장이 건전하게 성장할 수 있을 것으로 보인다.

온투업이 제도화되기까지 어떤 과정이 있었나?

P2P금융이 긍정적인 효과를 가져올 수 있다는 것을 숫자로 증명했고, 관련 해외사례를 소개했다. 중금리는 전세계적으로 동일한 문제를 가지고 있다. 은행에서 대출을 받으면 금리는 약 3~4% 수준이다. 그러나, 은행에서 대출을 받을 수 있는 고신용자가 아니면 2금융권으로 옮겨야한다. 이 경우 금리는 약 20%에 육박하며, 이를 금리절벽이 존재한다고 표현한다.

P2P금융은 온라인에서 고도화된 신용평가모형을 활용해 적정 금리를 산출한다. 타겟하는 금리 자체가 10% 초반으로, 금리절벽을 완화하는 역할을 하고 있다. 결과적으로 가계부채 개선이라는 효과를 가져온다.

이런 내용으로 당국을 설득한 끝에, 2015년 P2P금융 가이드라인이 나오게 됐다. 나아가 P2P금융 산업에 맞는 법안 제정을 해야 할 필요가 있다는 공감대가 형성되면서, 수년간 모두가 노력한 끝에 2019년 온투법이 국회 본회의를 통과했다.

온투법 시행으로 투자자와 차입자들이 체감할 수 있는, 달라지는 점은 무엇인가?

지금까지는 어떤 업체가 믿을만한지 걸러내기가 어려웠다. 그러나 온투법이 시행되면서 불건전한 업체들을 가려낼 수 있게 됐고, 투자자 입장에서는 위험도가 낮아진다. 또 온투법의 핵심 중 하나가 투자자들의 투자금과 온투업자의 운영자금이 구분되어야 한다는 조항이다. 이 경우 투자금이 임의로 운용되는 것이 원칙적으로 차단되어 투자자 보호가 가능해진다.

차입자 입장에서는 투자자가 존재해야 대출을 받을 수 있다. 온투법으로 투자자 보호장치가 강화되면 투자자들이 시장을 신뢰하게 되고, 이는 곧 투자로 이어진다. 따라서 차입자 입장에서도 대출을 받을 수 있는 기회가 커지게 된다.

렌딧에게도 달라지는 점이 있나?

지난해의 경우 업계 전체가 제대로 된 영업을 할 수가 없었다. 2020년 8월, 온투법이 시행된 이후 온투업자로 등록된 것이 올해 6월 10일이다. 이 사이 온투업 허가를 위한 준비로 인해 제대로 영업하기가 어려웠고, 투자자들 사이에서 등록 전까지 시장을 신뢰하지 않는 분위기가 생기다보니 심사기간에는 본격적으로 영업을 하지 않았다. 심사요건에 맞는 여러 요구사항을 갖추고 신용평가모형 고도화, 비대면 플랫폼 고도화 및 자동화 작업을 진행하는데 신경을 썼다.

유예기간이 끝나는 8월 말 이후부터는 본격적인 영업을 재개할 것으로 보인다. 이때 렌딧만의 강점은 무엇인가?

렌딧은 빅데이터 분석 기법을 활용한다. 사람마다 신용정보에 해당하는 많은 변수들이 있다. 머신러닝, 빅데이터 분석 기법을 활용하면 수백, 수천가지의 변수를 넣어도 분석이 가능하다.

예를 들어, A와 B가 신용카드 소진액이 똑같다고 가정을 해보자. A는 6개월 동안 꾸준히 월 200만원을 쓰고, B는 어떤 달에는 150만원, 어떤 달에는 250만원을 쓴다고 하자. 전통 금융권에서는 두 사람의 신용도를 분석할 때 평균값을 하나의 변수로 보고, 같은 사람으로 판단한다. 그러나, 머신러닝 기법은 월별 값을 변수로 넣을 수 있어 개인에 대한 평가가 다르게 나온다.

특히 중신용자들에 대한 분석을 자세히 하기 어려운데, 빅데이터를 분석하면 적정금리를 산출할 수 있다. 렌딧은 이러한 방식으로 자체 신용평가모형을 개발해 온투업자들 가운데 가장 많은 개인신용 대출을 취급했다. 지금까지 약 2300억원 규모의 대출액을 취급해왔으며, 차입자는 2만명 정도다.

자체 신용평가모형에 대해 더 설명해 달라.

우리나라는 전세계에서 금융정보가 가장 잘 갖춰있다. 인프라 측면에서 보면 은행계좌 보급률이 높고, 신용카드 사용률이 높은 곳이다. 또 신용정보, 분석정보가 신용평가회사를 통해 즉각 공유되는 몇 안 되는 국가다. 따라서 금융정보를 얼마나 잘 분석하는지가 중요하다. 위에서도 설명했듯, 여러 금융정보에서 평균값을 보는 것이 아니라 개별값을 분석해 추이를 분석하는 것이 렌딧 신용평가모형의 가장 큰 특징이자 강점이다.

신용평가모형이나 플랫폼 등의 개발은 내부에서 다 소화를 하는 것인가?

기술개발은 모두 내부에서 소화한다. 신용평가모형 고도화, 플랫폼 혹은 시스템 고도화 등을 전부 하고 있다. 기술 인력은 전체 약 50명 중 40% 정도 차지한다. 올해 채용을 계속 진행해 전체 중 절반 이상을 기술 인력으로 늘리는 것이 목표다. 얼마 전 H&Q 코리아로부터 받은 투자금 504억원도 시스템 개발 투자와 기술인력 채용에 사용할 계획이다.