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렌딧, 기술에 금융을 담다 ⑧'심사평가·투자분석' 빅데이터·머신러닝 작용, 신뢰도 높여

김은 기자공개 2019-02-26 08:15:48

[편집자주]

핀테크 산업의 한 분야인 P2P 온라인 대출업에 대한 벤처캐피탈의 투자가 허용된 지 2년이 흘렀다. 규제 완화 후 P2P 시장에는 벤처캐피탈 등 기관투자가들의 자금 유입이 끊이지 않고 있다. 특히 올해는 'P2P금융 법제화'를 앞두고 시장 성장 기대가 넘쳐난다. 지난 2년간 P2P금융 발자취를 짚어보고 투자 현주소를 들여다본다.

이 기사는 2019년 02월 25일 15:03 더벨 유료페이지에 표출된 기사입니다.

P2P금융 벤처기업 렌딧은 '기술에 금융을 담다'라는 비전을 가지고 있다. 렌딧은 기존 금융회사는 물론 다른 P2P 금융기업과 차별화된 기술력을 앞세워 국내 대표 '개인신용 전문 P2P 금융플랫폼'으로 자리를 잡았다. 특히 빅데이터 분석과 머신러닝 기반의 심사 평가 모델과 투자자를 위한 분산투자 추천시스템 등은 고객들에게 보다 편리하고 정확한 금융서비스를 제공하고 있다.

2015년 렌딧을 설립한 김성준 대표(사진)는 카이스트 산업디자인을 전공한 뒤 스탠포드 대학원 기계과 제품디자인을 중퇴하고 창업에 뛰어들었다. 다른 P2P 금융기업 대표들과 다른 독특한 이력을 가지고 있다. 그는 미국에서 사업을 하다 급전이 필요해 한국에 돌아와 대출을 받기 위해 국내 주요 은행을 방문했다. 김 대표는 1500만원을 빌리는데 22%의 이자를 물어야한다는 고금리 절벽을 직접 느낀 후 이같은 사회 문제를 해결하기 위해 한국으로 귀국해 P2P 금융회사를 설립했다.

렌딧 김성준 대표

◇금융서비스에 머신러닝·빅데이터 기술 도입

김 대표는 설립 이후 기술 혁신으로 금융의 비효율을 해결한다는 비전을 달성하기 위해 심사 평가 모델, 투자분석 서비스 등에 빅데이터 분석과 머신러닝 기술 등을 도입하며 보다 정교화된 서비스를 선보였다.

렌딧이 자체 개발한 심사 평가 모델의 경우 모든 대출 고객마다 개인화된 적정금리를 산출해 제공하고 있다. 이는 기존의 신용등급이 10단계로 분류되던 것보다 보다 정교한 대출자 심사평가가 가능하다. 고객 한명이 렌딧에서 온라인 대출을 신청하면 약 250가지 정도의 금융정보를 신용평가사로부터 받아온다.

이후 자체 알고리즘을 통해서 고객의 신용점수를 산출한다. 기본적으로 빅데이터 기반으로 한 개인에 대해 평가를 하고 신용등급에 따른 대출 적정금리를 만들어낸다. 렌딧이 대출을 시작한 2015년 5월부터 현재까지 렌딧 대출 고객들이 아낀 이자는 110억원을 넘어섰다. 또한 투자자에게 추천 알고리즘을 제공해 쉽게 분산투자를 할 수 있는 시스템을 갖추고 있다. 다양한 빅데이터를 통해 투자가가 개인화된 추천 알고리즘을 받고 그에 맞는 효율적인 투자를 할 수 있도록 기술 개발에 힘쓰고 있다.

◇차별화된 브랜딩 전략…김 대표가 직접 총괄

렌딧은 설립 초기부터 기업 브랜딩에 많은 노력을 기울여왔다. 정교, 투명, 효율 등 추구하는 3가지 가치를 회사를 상징하는 로고와 디자인 등에 반영했다. 금융사들이 신뢰를 상징하는 파란색과 안정감을 주는 녹색을 많이 사용하는 점을 반영해 두 가지 색을 조합했다. 이후 젊고 트렌디한 이미지를 부여하기 위해 명도를 높여 렌딧의 고유색인 민트색을 대표 브랜드색으로 설정했다. 브랜딩 작업은 디자인을 전공한 김 대표가 직접 총괄해 진행했다.

렌딧의 브랜딩에 대한 고심은 세계적인 디자인 어워드 iF 디자인 어워드 수상으로 이어졌다. 실제 2017년 iF 디자인 어워드에서 커뮤니케이션 디자인 중 기업 아이덴티티·브랜딩 부문의 수상자로 선정됐다. 국내 스타트업이 디자인 에이전시와 공동 작업이 아닌 자체 디자인으로 수상을 한 것은 매우 드문 일이다.


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