렌딧이 대출자 이자 100억원 줄인 비결은?
꼬날입니다. 오늘 아침에 배포한 무척 좋은 소식을 담은 자료를 간단히 공유합니다. 제목은?
"금융권 메기? 나야나!"
렌딧, 빅데이터 분석 중금리대출로 줄인 대출자 이자 100억원 넘어서 ..
로 정해 보았어요. 제목에 맞게 렌딧 호수를 헤어치는 메기 이미지도 하나를 제작!! :-)
어떤 내용인지 궁금하시죠? 그럼 렌딧이 어떻게 대출 고객들의 이자를 100억원이나 줄이고, 금융권의 메기로 부상하고 있는지 같이 읽어 보실까요?
렌딧은 꾸준히 대출자들이 렌딧에서 중금리대출을 받아 아낀 이자 데이터를 발표하고 있습니다. 그간 은행의 저금리 대출과 제2금융권이나 대부업의 고금리 대출 사이에 존재하던 금리 절벽을 허물어 낸 중금리 대출 효과를 나타내는 중요한 지표가 될 수 있다고 판단했기 때문입니다. 이를 위해 대출자들이 이자를 절약한 경우를 2가지 방식으로 산정하고 있는데요.
첫번째는, 이미 보유하고 있는 고금리 대출을 렌딧 중금리 대출로 대환해
이자를 절약한 경우의 지표입니다.
두번째는, 대환하지 않았어도 타 금융권보다 낮은 이자의 렌딧 대출을 받아
이자를 절약한 경우의 지표입니다.
그럼 위의 2가지 지표에 대해 조금 더 상세히 살펴 볼까요?
우선 첫번째 경우에 대한 분석입니다. 렌딧 대출자의 54.2%는 대환대출을 하는 고객입니다. 기존에 다른 금융권에서 받은 고금리 대출을 렌딧 대출로 갚고 이자를 절약하는 고객이 절반 이상이라는 의미죠. 업권별 대환대출 비율을 보면 카드론에서 갈아 타는 경우가 47.2%로 가장 많았고, 저축은행 29.2%, 캐피탈 14.7%, 대부업 7.8%, 보험 1.1% 순으로 뒤를 잇고 있습니다.
카드론, 저축은행, 캐피탈, 대부업 등 다양한 고금리 대출을 렌딧 대출로 대환한 대출자들이 절약한 이자는 총 66억9천만원에 이릅니다.
이 대환 대출 고객 여러분이 대환 전 제공 받았던 평균 금리는 20.0%. 그러나 렌딧을 통해 기존 대출을 대환하며 제공 받은 평균 금리는 11.3%로 평균 8.7%p가 뚝 떨어지는 것을 알 수 있습니다.
업권별로 대환 전후 평균 금리를 비교해 보면 대부업이 대환 전 28.7%에서 대환 후 11.7%로 17.0%p가 감소해 가장 큰 차이를 보이고 있습니다. 뒤를 이어 저축은행이 대환 전 24.8%에서 대환 후 12.5%로 12.3%p, 카드론이 16.4%에서 대환 후 10.3%, 캐피탈이 대환 전 17.8%에서 대환 후 11.7%로 각각 6.1%p, 보험 대환 전 11.4%에서 대환 후 11.2%로 0.2%p 순으로 나타났습니다.
두번째 경우인, 대환 외 목적의 대출 고객 역시 렌딧에서 대출을 받아 33억3천만원의 이자를 절약했습니다. 다른 금융권에서 고금리 대출을 받는 대신 렌딧에서 적정금리의 대출을 받았기 때문입니다. 이 데이터는 업권별 협회 공시 자료를 기준으로 산출한 은행과 대부업권을 제외한 업권 평균 금리와 렌딧의 평균 금리를 비교해 산출하고 있습니다.
* 각 업권별 협회 '18.6월 기준 신용대출 금리 공시 기준(업체별 취급비중은 고려하지 않음)
* 보험, 카드론, 캐피탈, 저축은행 평균금리 (업권별 취급비중은 고려하지 않음)
* 렌딧 '18.6월 집행 대출 평균금리
위의 표에서 볼 수 있듯, 올 6월 현재 은행과 대부업권을 제외한 업권 평균 금리는 14.9%. 렌딧의 평균 금리인 9.7%로 타 금융업권 평균 금리보다 5.2%p 낮은 수치입니다. 신용등급(CB) 1~7 등급에서 모두 렌딧의 적정금리가 낮은 것으로 나타나고 있습니다.
위의 데이터는 2015년5월8일 렌딧이 처음 대출을 집행한 날부터 2018년8월13일까지 집행한 총 39개월 간의 대출 데이터를 분석한 자료입니다.
렌딧은 이처럼 정교한 중금리 대출 심사를 위해 렌딧 개인신용평가시스템(Credit Scoring System, 이하 CSS)을 자체적으로 개발했습니다. 렌딧 CSS는 기본적으로 신용평가사에서 제공하는 250여 가지의 금융데이터를 기본으로 대출 신청자를 심사합니다. 가장 큰 특징 중 하나는 이렇게 많은 각종 금융 정보의 최근 12개월 간 트렌드를 분석해 반영한다는 점입니다. 어느 한 시점이나 전체의 평균이 아닌, 각종 지표의 추이를 종합적으로 분석해 렌딧의 자체 신용등급을 산출해 냅니다.
똑같이 CB 3등급인 A와 B가 대출을 신청하더라도 각자에게 맞는 개인화 된 적정금리를 산출해 낼 수 있는 비결입니다. 이렇게 축적된 기 신청자의 데이터를 적용해 지난 3년간 꾸준히 심사평가모델을 고도화해 왔으며, 머신러닝 기법을 통해 CSS 의 평가 능력을 지속적으로 높여 가고 있습니다.
렌딧이 대출 고객들의 이자를 100억원 이상 절약해 드린 이야기, 재미있으셨나요? 그렇다면 아래 박스를 읽어 보시고, 궁금하신 분이나 궁금해 할 분을 아는 분들은 언제든 저에게 연락 주세요.
[구인 / Wanted] 렌딧에서 엔지니어 여러분을 모십니다.
빅데이터 분석과 머신러닝을 통해 모든 사람에게 개인화 된 적정금리를 산출, 금융을 혁신하고 우리 생활을 윤택하게 만드는 일을 하는 국내 최고의 핀테크 기업 렌딧에서 어디서도 다루기 어려운 금융 데이터를 활용, 금융 산업은 물론 우리 모두의 금융 생활을 크게 혁신할 서비스를 함께 개발할 엔지니어 여러분을 기다리고 있습니다. 이에 대해 궁금하신 분은 언제든 kkonal@lendit.co.kr 로 연락 주세요.
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