담당부서 금융혁신과 금융규제샌드박스팀 담당자 김혜수 사무관 연락처 02-2100-2872 금융위원회 와 핀테크지원센터 는 금융감독원 , 신용정보원 , 금융결제원 , 금융보안원 과 함께 '23 년 D- 테스트베드 사업에 참여한 팀들 중에서 우수 참여팀 6 개 를 선정 하였다 . ’23 년도 D- 테스트베드 사업
에 참여한 36 개의 팀 은 지난 ' 23 년 5 월 과 9 월부터 각 14 주간 아직 본격적 사업화 이전 단계 에 있는 핀테크 아이디어 의 사업성 과 실현가능성 등을 시험 (test) 했다 .
혁신적인 핀테크 아이디어를 보유한 개인과 기업들이 아이디어를 시험해볼 수 있도록 ➀ 다양한 실제 데이터 ( 금융위원회 공공데이터 , 금융 ㆍ 비금융 결합데이터 , 금융결제원 ㆍ 신용정보원 ㆍ 통계청 데이터 등 ), ➁ 원격 테스트 환경 , ➂ 분야별 전문 멘토링 , ➃ 타당성 평가 의견서 등을 제공 - 기존의 금융규제샌드박스 제도 는 기업이 서비스를 시장에 출시 하고자 할 때 규제 특례 를 부여 하는 제도로 , 기업이 아이디어 를 시장 출시 전 에 자체적으로 시험하고 검증 하는 과정을 지원하기에는 한계 가 있어 이를 보완하기 위해 도입 ’23 년 D- 테스트베드 사업 부터는 지원효과를 높이고자 종전과 달리
- 참여자 모집회수를 기존 연 1 회에서 상 ㆍ 하반기 2 회 로 확대 하고
- 상시적 으 로 이용 할 수 있는 오프라인 분석환경 을 운영하였 으며 ,
- 사용가능한 데 이터에 비금융 업권 ( 공공 ㆍ 유통 ) 데이터 등을 신규로 추가 함과 동시에
- 데이터 기준기간 도 확장 하는 ( 예 :2 년치 → 3 년치 ) 등 운영 방식을 개선하고 제공 데이터 를 확대 하였는데 , 그 결과 참여팀 수 가 전년 대비 증가 (31 개 → 36 개 , +16.1%) 했으며 , 비금융 정보인 통신 ‧ 유통 정보 와 금융결제원이 신규 제공한 금융사기 의심유의정보
등을 활용하여 아이디어를 시험 할 수 있게 되었다 .
( 예 ) 예 ‧ 적금 중도해지 후 해지 당일 송금하는 경우 36 개 참여팀들 은 핀테크 아이디어의 시험을 마친 뒤 그간 수행한 작업 내역과 도출한 결론 , 기대효과 등을 담은 수행 결과보고서 를 제출하였다 . 동 보고서와 각 팀의 성과발표 (presentation) 를 대상으로
- 테스트의 과정 ‧ 결과 ,
- 아이디어의 구체성 ,
- 소비자에 대한 편익 제공 가능성 등의 기준을 적용하여 종합적인 성과평가 를 한 결과 , 총 6 개 팀 ( ㈜ 어니스트펀드 , 윙크스톤파트너스 , 패턴파인더 , IBA, ㈜ 필상 , 그레이드헬스체인 ) 을 2023 년 우수 참여팀 으로 선정 하였다 . <2023 년 D- 테스트베드 우수참여팀 명단 > 수 상 기업명 ( 팀명 ) 참여부문 대상 금융위원회 위원장상 ㈜ 어니스트펀드 자유제안형 최우수상 금융감독원 원장상 윙크스톤파트너스 자유제안형 최우수상 핀테크지원센터 이사장상 패턴파인더 자유제안형 우수상 금융결제원 원장상 IBA 자유제안형 우수상 금융보안원 원장상 ㈜ 필상 과제도전형 우수상 신용정보원 원장상 그레이드헬스체인 자유제안형 우수참여팀 들이 수행한 과제들 의 구체적인 내용 은 다음과 같다 . ➀ 금융위원회 위원장상 에는 「 연체 위험 등 리스크는 낮으면서 대출수요는 높은 신규 고객 발굴을 위한 대안신용평가모형 」 아이디어로 검증을 진행한 ㈜ 어니스트펀드 가 선정되었다 .
- 동 사는 인공지능 (AI) 의 일종인 머신러닝 을 통해 D- 테스트베드가 제공 하는 통신 ‧ 카드 등 다양한 비금융 대안 정보 를 기존 금융정보와 함께 분석하였으며 , 이를 기반으로 신용 리스크 는 낮으면서 대출수요 가 높은 고객을 선별하는 대안신용평가모형 을 개발하였다 . ➁ 금융감독원 원장상 에는 「 산업 데이터를 활용한 개인사업자 신용평가 모델 개선 」 아이디어로 검증을 진행한 윙크스톤파트너스 가 선정되었다 .
- 동 사는 자사의 기존 개인사업자 신용평가모형 이 직장인 신용평가 모형 을 개량한 형태로서 법인 사업자 신용평가때와는 달리 산업 특성을 고려하지 않는 점 에 주목하여 , D- 테스트베드가 제공하는 산업별 데이터 등을 활용해 자사 개인사업자 신용평가모형을 개선 함으로써 우량 개인 사업자 를 추가 발굴 할 수 있음을 보였다 . ➂ 핀테크지원센터 이사장상 에는 「 딥러닝 ㆍ 머신러닝 활용 금융사기탐지 모델의 최적화 」 아이디어로 검증을 진행한 패턴파인더 가 선정되었다 .
- 동 사는 D- 테스트베드가 제공하는 입출금 계좌 , 거래 데이터 등을 활용 하여 머신러닝 모델 4 건 , 딥러닝 모델 7 건
의 금융사기 ( 보이스 피싱 등 ) 탐지 성능을 최적화 한 뒤 비교 하였으며 , 이 중 머신러닝 모델 에 대해서는 성능향상 방안 을 제시 하였다 . 아울러 , 향후 자금세탁 분야 에서도 인공지능 (AI) 기반 이상 거래 탐지 모델 을 적용 할 수 있다고 밝혔다 .
( 머신러닝 ) XG Boost, Light GBM, CatBoost 등 , ( 딥러닝 ) CARE-GNN, PC-GNN, GTAN 등 ➃ 금융결제원 원장상 에는 「 노년층 대상 건강자산스코어에 기반한 고령사회 대안신용평가모형 」 아이디어로 검증을 진행한 IBA 가 선정되었다 .
- 동 사는 D- 테스트베드가 제공하는 소비 ㆍ 통신 등 비금융 대안 정보 데이터 를 활용해 건강자산 변수를 생성 하고 , 이러한 변수와 대출연체 와의 관련성 을 검증 함으로써 , 상대적으로 대출 상품의 사각지대에 있던 노년층 을 대상으로 한 신용평가와 대출 공급의 가능성 을 열었다 . ➄ 금융보안원 원장상 에는 「 보이스피싱 등 금융사기 방지를 위한 AI 기반 실시간 악성 URL 탐지 및 차단 」 아이디어로 검증을 진행한 ㈜ 필상 이 선정되었다 .
- 동 사는 D- 테스트베드가 제공하는 금융거래 데이터 와 금융결제원의 금융 사기 의심유의정보 데이터를 활용하여 금융사기 (fraud) 로 귀결될 수 있는 금융 거래의 유형 을 분석 하였고 , 이러한 분석결과를 향후 신규 악성 인터넷주소 (URL, Uniform Resource Locator) 를 실시간 탐 지 하여 차단 하는 데 활용할 수 있다고 밝혔다 . ➅ 신용정보원 원장상 에는 「 보험청구 - 대출연체간 상관관계를 활용한 대안 신용평가모형 」 아이디어로 검증을 진행한 그레이드헬스체인 이 선정되었다 .
- 동 사는 D- 테스트베드가 제공하는 신용정보원 의 실손보험금 청구 이력 데이터 를 활용하여 실손보험 청구 이력과 신용간의 상관관계가 존재할 것이라는 가설을 검증하였고 , 신용이력부족자 (thin-filer) 에 대해서 개인 건강상태 개선시 신용평점 개선 등 금융혜택을 제공하는 모형 이 가능할 수 있음을 시사하였다 . 금융위원회는 2024 년 에도
- '23 년과 유사한 규모 로 D- 테스트베드 사업 참여팀을 모집 하여 지원 할 계획이다 .