RCBC의 최고 혁신 및 포용 책임자인 Lito Villanueva는 필리핀의 RCBC(Rizal Commercial Banking Corporation)가 현재 싱가포르에 본사를 둔 핀테크 기업 Bizbaz의 인공 지능 서비스를 시험하여 차용자 행동을 예측하고 있다고 말했습니다.

중앙은행인 Bangko Sentral ng Pilipinas는 올해 말까지 상업은행에 거래의 50%를 디지털로 전환하고 성인의 70%를 공식 금융 시스템에 등록하도록 했습니다.

McKinsey에 따르면 필리핀 성인 인구의 약 44%(총 117억 XNUMX만 명)가 은행 서비스를 이용할 수 없다는 점을 고려하면 이는 큰 목표입니다.

RCBC는 Yuchengco 가문의 대기업의 일부로 1960년에 설립된 유니버설 은행으로, 대기업이 영세, 중소기업에 서비스를 제공하고 있습니다. 2020년에는 농촌 고객을 위한 디지털 플랫폼을 출시했습니다. 그러나 많은 잠재 고객은 아직 도달하지 못하고 있습니다.

Villanueva는 “SME XNUMX명 중 XNUMX명은 프로필이 없는 소규모 중소기업이므로 신용에 대한 접근권이 부족합니다.”라고 말했습니다.

RCBC는 완전한 디지털 뱅킹 라이센스를 신청하지 않았으며 Villanueva는 RCBC가 지점을 활용하고 디지털 서비스를 제공하기를 원한다고 말합니다. 그래서 Bizbaz와 같은 핀테크를 사용하여 디지털 분야에서 범위를 확장하고 있습니다.

비즈바즈 조종

“우리는 신용 프로세스를 대체하기 위해 Bizbaz를 사용하는 것이 아니라 이를 향상시키기 위해 사용하고 있습니다.”라고 그는 기술이 행정 절차를 생략하고 실시간에 가까운 신용 결정을 제공할 수 있다고 지적했습니다.

은행은 HSBC의 지원을 받고 동남아시아의 다른 은행과 협력하고 있기 때문에 Bizbaz를 시범 대상으로 선택했습니다. RCBC는 생성된 신규 계좌의 품질, 시장 출시 시간, 신용 결정 처리 속도, 신뢰성, RCBC가 비용을 얼마나 절감할 수 있는지 등의 벤치마크와 비교하여 테스트하고 있습니다.

하지만 Bizbaz AI의 내부에서는 무슨 일이 벌어지고 있는 걸까요? 정확히 무엇을 예측합니까?

회사에 따르면 이는 누군가의 대출 상환 의지를 예측합니다.

측정 문자

역사상 신용 담당자들은 그러한 예측을 하기 위해 더 나은 방법을 모색해 왔습니다. John Pierpont Morgan이 1912년에 말했듯이 "[공로에 있어서] 가장 중요한 것은 성격입니다."

인간과 우리 시스템은 다른 사람의 머리 속에 무엇이 있는지 실제로 알 수 없기 때문에 은행은 보수적이며 종종 돈이 필요하지 않은 고객을 제외한 누구에게도 대출을 거부합니다.

선진국 시장에서는 문제가 없을지 모르지만 은행 계좌를 이용할 수 없는 사람들의 비율이 완고하게 높은 국가에서는 장벽이 됩니다.

핀테크가 이 문제를 해결했나요? 늙은 은행가 모건은 대출 결정을 내리기 위해 회사 재무제표와 자신의 독점 네트워크에 의존했을 것입니다. 신용 조사 기관은 이를 모든 은행에 제공했지만 차용인이 공식 은행 부문 내에서 운영하도록 요구합니다.

이후 핀테크는 주로 차용자에 대한 엄청난 양의 대체 데이터 소스를 생성함으로써 이를 강화했습니다. 이러한 채점 기술은 누군가의 경제적 또는 재정적 활동에 대한 다양한 평가를 제공하여 그들의 상황을 파악할 수 있는 창을 열어줍니다. 또는 그들은 자신의 행동에 의존했습니다. 소액의 초기 대출을 갚은 경우 더 큰 대출을 제공합니다.

이러한 장치는 궁극적으로 과거의 행동이나 현재 상태를 더 잘 살펴보기 위해 기술을 사용하는 것입니다. 하지만 누군가의 지불 능력뿐만 아니라 의지에 대한 예측은 어떻습니까?

행동 예측

이 예측 요소는 단지 기술에 관한 것이 아닙니다. 이는 개인의 성격 특성을 측정하는 기술 또는 과학인 심리측정학(psychometrics)이라는 행동 금융 분야에 뿌리를 두고 있습니다. 인공지능과 결합하면 개인의 지불 의사를 예측하는 도구가 됩니다.

이러한 도구는 성격 유형의 오랜 분류를 기반으로 구축되었습니다. 초기 버전에서는 대출자가 자신의 성격 특성을 확인하기 위해 긴 설문지를 작성해야 했습니다. 스마트폰의 출현으로 핀테크는 휴대폰의 메타데이터와 같이 대규모로 성격 측정치를 수집할 수 있게 되었습니다.

이러한 데이터에는 고객 동의가 필요합니다(비록 이러한 세부 사항은 시장마다 다르지만). 따라서 심리측정학은 오픈 뱅킹 모델에 점점 더 필요해지고 있는 동의 관리 프로토콜의 원동력이기도 합니다.

이러한 점수는 더욱 정확해지고 있지만 여러 가지 문제를 야기합니다. 하지만 가장 큰 문제는 고객이 동일한 장치를 계속 사용하는 동안에만 점수가 관련이 있다는 것입니다.

그러나 많은 신흥 시장에서는 개인과 사업주가 휴대폰이나 SIM 카드를 정기적으로 바꾸는 경향이 있습니다. 새 휴대폰이나 칩, 데이터 기록이 비어 있습니다.

이러한 핀테크를 사용하는 은행은 신뢰할 수 있는 신용 기록을 구축하지 못했습니다.

Bizbaz 공동 창업자인 Hayk Hakobyan은 “은행 서비스를 받지 못하는 동남아시아인의 비율은 지난 XNUMX년 동안 변하지 않았습니다.”라고 말했습니다. “핀테크는 전화를 기반으로 하기 때문에 금융 포용에 아무런 영향을 미치지 않았습니다.” 

또 다른 과제는 귀중한 대체 데이터를 받은 은행이 이를 신용 결정, 위험 및 규정 준수 시스템에 통합하는 데 어려움을 겪을 수 있다는 것입니다.

궁극적인 소스

Bizbaz는 이 문제를 해결하기 위해 음성 기술을 사용합니다. 음성 인식 소프트웨어를 사용하면 전화에 대고 말하는 XNUMX초 만에 개인의 신용 프로필을 구축할 수 있습니다. Hakobyan에 따르면 그들이 뭐라고 말하는지는 중요하지 않습니다. 그의 회사는 이를 다른 데이터 유형과 결합하지만 때로는 외딴 지역의 가난한 마을의 경우 데이터를 얻는 유일한 방법은 음성입니다.

하코비안은 “가장 가난한 사람들에게는 대안이 없습니다.”라고 말했습니다. 그는 국가가 전체 인구에 대한 금융 포용을 현실로 만들고 싶다면 해당 국가의 은행이 이와 같은 솔루션을 사용해야 한다고 말합니다.

그는 금융뿐만 아니라 대출 결정에 다양한 측정값을 통합하는 것을 지지합니다. 예를 들어, 신흥 시장에서는 높은 비율의 성인이 당뇨병을 앓고 있습니다. 질병은 기본값과 관련이 있습니다. Bizbaz는 금융 행동에 대한 통찰력과 이러한 요소를 결합하여 누가 대출금을 갚을 의향과 능력이 있는지 파악하는 데 도움을 주려고 노력합니다.

보다 정교하고 부유한 고객의 경우 이러한 다양한 요소가 심리 측정 측면과 결합되어 정확한 예측 변수를 제공합니다. 성실한 사람이 있나요? 그들은 충동적인가요, 기회주의자인가요? 예를 들어 Hakobyan은 이 도구가 인사 부서에서 최고 경영진 후보자를 평가하는 데 사용된다고 말합니다.

그러나 가장 기본적인 수준에서 이러한 데이터를 사용할 수 없는 경우 AI의 음성 진단은 지금 구매, 나중에 지불하는 서비스와 같은 간단한 대출 상품에 충분할 수 있습니다. 모기지나 생명보험 같은 고액 상품에는 충분하지 않습니다.

심리학적 함정

Psychometrics에는 비방하는 사람들이 있습니다. 이를 배포한 최초의 핀테크는 미국의 LenddoEFL이었지만 결국 그곳에서 운영을 중단하고 현재는 신흥 시장에 초점을 맞추고 있습니다. 왜? 예측 변수가 무엇인지, 누군가의 타고난 성격이 무엇인지 명확하지 않기 때문입니다. 더욱이, 의도하지 않았더라도 성별이나 인종적 속성이 그림을 흐릿하게 만드는 것이 쉬웠습니다. 이는 편견과 차별이라는 비난으로 이어졌다.

다른 문제는 개인 정보 보호 및 안전과 관련이 있습니다. Psychometrics는 고객의 동의를 요구합니다. 하지만 사람들은 자신이 공유하는 데이터의 종류나 자신에 대한 통찰력이 생성되는 방식을 이해하고 있습니까?

하코변 씨는 이러한 문제의 정당성을 인정하지만 두 가지 방식으로 문제가 해결되고 있다고 말합니다.

하나는 기술을 통해서입니다. Bizbaz는 기간을 기준으로 성격 특성을 계산하는 방식으로 구축됩니다. 예를 들어 AI는 누군가가 탈진 상태로 고통받고 있는 경우 이를 포착할 수 있습니다. 이로 인해 위험한 고객이 될 수 있습니다. 그러나 그러한 감정은 수명이 짧기 때문에 AI는 이 요인이 몇 달 동안만 지속될 수 있다고 계산합니다. 그러나 성실성 점수가 높거나 낮은 성인은 아마도 적어도 10년 이상 그런 식으로 고정되어 있을 것이므로 이러한 유형의 요인이 더 큰 비중을 차지할 것입니다.

다른 하나는 오픈 뱅킹을 추진하는 핀테크의 역할로 돌아가는 규제입니다. 일부 아시아 정부는 데이터 개인 정보 보호를 강화하고 소비자를 보호하기 위해 고안된 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)을 채택하고 있습니다.

일부 요인은 아시아에서 빠르게 변하지 않을 수 있습니다. 예를 들어 GDPR은 누군가의 성별을 묻는 것을 금지하지만 이는 성격을 계산하는 데 중요한 구성 요소이며 아시아에서도 계속될 가능성이 높습니다. 그러나 규제 기관이 사람들이 오픈 뱅킹 체제를 신뢰하도록 노력함에 따라 GDPR의 다른 측면도 작용하게 됩니다.

Hakobyan은 “오픈뱅킹이 표준이 될 것으로 기대합니다.”라고 말했습니다. “우리는 소비자 동의 관리에 더 중점을 둘 것입니다. 이것이 우리가 금융 포용을 현실로 만드는 방법입니다.”

포용 의무가 있는 금융 기관은 기술이 지원하는 것과 관계없이 이러한 모델이 도약하는 것을 보고 싶어합니다. RCBC의 Villaneuva는 "우리는 AI에 대해서만 알고 싶지 않고 AI와 함께 살고 숨쉬고 싶습니다. 왜냐하면 AI가 차세대 혁신이기 때문입니다."라고 말했습니다.

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• 출처: https://www.digfingroup.com/rcbc-bizbaz/