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비금융정보 활용해 1100만 ‘씬 파일러’ 구제해야

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Monday, December 03, 2018, 14:12:00

[최건호의 서민금융 바로알기] 학생·신입사원·주부 등 금융이력부족자, 금융소외계층될 우려 존재

 

[최건호 서민금융진흥원 부원장] 금융위원회는 지난 22일 ‘데이터 경제 활성화를 위한 신용정보산업 선진화 방안’을 발표했다. 이번 선진화 방안은 신용정보산업에 대한 규제를 다시금 정비해 첨단산업화하기 위한 방편으로 마련됐다.

 

전세계적으로 빅데이터를 기반으로 한 사물인터넷, 인공지능, 핀테크 등 4차 산업혁명이 눈부신 속도로 진행되고 있는 상황이다. 그럼에도 그간 우리의 신용정보산업은 개인신용정보 보호에 초점이 맞춰져 정보의 자유로운 활용이나, 시장으로의 진입에는 한계가 있었다.

 

따라서 이번 선진화 방안은 데이터의 활용과 개인정보 보호가 균형을 이루고, 결과적으로 금융소비자의 금융접근성이 확대되는 계기가 될 것으로 판단된다.

 

개인신용평가체계는 지난 2003년 국내에 도입된 이후 담보력이 부족한 서민이 신용을 기반으로 금융회사에서 필요 자금을 대출받을 수 있게 하는 순기능을 해왔다. 신용관리에 대한 필요성이 높아지면서 개개인의 건전한 신용관리를 유도하는 역할도 담당하고 있다.

 

하지만 현행 개인신용평가체계는 대출, 카드사용, 연체이력과 같은 금융정보를 기반으로 하는 단점이 있다. 어려운 경제 상황에서도 최소한의 통신요금, 공공요금 등을 성실히 납부해 온 노력은 신용평점에 반영되지 않고, 연체와 같은 부정적 정보만 신용평점에 반영되기 때문이다.

 

이렇게 금융정보만으로 신용평가를 진행할 경우 소위 금융이력부족자(thin-filer, 2016년말 기준 1107만명)라고 불리는 대학생, 청년, 신입사원, 주부, 노인층에 대한 상대적 차별이 발생할 수 있다. 이들은 금융이력이 부족해 금리가 낮은 은행 등 제도권 금융회사를 이용할 수 없는 금융소외계층이 될 우려가 크다.

 

이에 따라 금융소외계층이 제도권 금융을 이용할 수 있도록 비금융정보를 전문으로 취급하는 신용조회사의 도입이 추진되고 있다. 이들은 통신요금, 공공요금 납부 실적, 온라인 쇼핑내역, SNS 정보 등과 같은 비금융 개인신용정보를 활용해 개인신용평가를 할 것으로 예상된다.

 

만약 금융정보와 비금융정보를 조화롭게 활용할 수 있다면, 금융정보의 반영 비중이 상대적으로 감소하면서 금융이력부족자의 신용평점이 개선될 것이다. 그러므로 정부가 정책적으로 비금융정보를 꾸준히 축적하게 해, 이들을 제도권 금융으로 흡수하려는 노력은 환영받아 마땅하다.

 

그간 서민금융진흥원은 자체 개인신용평가시스템(CSS, Credit Scoring System)을 구축, 정책서민금융상품의 대출심사에 활용해 왔다. 금융이력이 부족한 서민·취약계층을 대상으로 정책서민금융을 제공하기 위해서는 기존 신용조회사의 신용평점으로는 한계가 있기 때문이다.

 

자체 CSS를 활용함에 따라 자칫 제도권 대출과 정책서민금융의 사각지대에 존재할 수 있었던 서민·취약계층이 정책서민금융을 이용할 수 있게 된 것이다. 하지만 자체 CSS로도 부족했던 부분은 앞으로 비금융정보 전문 신용조회사의 신용평점을 통해 해결할 수 있을 것으로 보인다.

 

이번 선진화 방안이 금융데이터산업 발달의 초석이 돼, 금융이력부족자와 금융소외계층의 금융접근성 제고에도 크게 기여하길 바란다.

 

- 서민금융진흥원 부원장·경제학 박사 최건호

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최건호 서민금융진흥원 부원장 기자 mirip@inthenews.co.kr

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SKT, ‘한국어 특화’ A.X 4.0 오픈소스 공개… “최고 수준 한국어 처리”

SKT, ‘한국어 특화’ A.X 4.0 오픈소스 공개… “최고 수준 한국어 처리”

2025.07.03 11:37:16

인더뉴스 이종현 기자ㅣSK텔레콤[017670]은 한국어 특화 LLM인 A.X(에이닷 엑스) 4.0을 오픈소스로 공개했다고 3일 밝혔습니다. SKT는 이날 오전 글로벌 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 A.X 4.0의 표준 모델과 경량 모델 2종을 공개했습니다. 이번에 공개한 A.X 4.0은 현존 대규모 언어 모델(LLM) 중에서도 최상급의 한국어 처리 효율성은 물론 데이터 보안을 고려한 설계, 그리고 로컬 환경에서의 운영 가능성 등이 강점이라고 SKT는 설명했습니다. 오픈소스 모델인 Qwen2.5에 방대한 한국어 데이터를 추가로 학습시켜 국내 비즈니스 환경에 맞는 성능을 발휘합니다. SKT는 A.X 4.0의 토크나이저를 자체 설계·적용해 높은 수준의 한국어 처리 역량을 구현했습니다. 자체 테스트 결과 같은 한국어 문장을 입력했을 때 GPT-4o보다 A.X 4.0이 약 33%가량 높은 토큰 효율을 기록하며 다른 LLM 대비 높은 정보 처리용량에 비용 절감까지 가능합니다. 토크나이저(Tokenizer)는 문장의 구조를 분석해 토큰으로 분할하는 작업 도구를 의미합니다. A.X 4.0은 대표적인 한국어 능력 평가 벤치마크인 KMMLU2)에서 78.3점을 기록하여 GPT-4o(72.5점)보다 우수한 성능을 보였으며 한국어 및 한국 문화 벤치마크인 CLIcK에서도 83.5점을 획득해 GPT-4o(80.2점)보다 더 높은 한국 문화 이해도를 보였습니다. SKT는 A.X 4.0를 기업 내부 서버에 직접 설치해 사용할 수 있는 온프레미스 방식으로 제공해 기업들이 데이터 보안에 대한 걱정을 덜 수 있도록 서비스할 계획입니다. A.X 4.0 개발 과정에서도 대규모 학습(CPT)의 전 과정을 외부와 연동 없이 자체 데이터로 학습해 데이터의 주권도 확보한 바 있습니다. 표준 모델은 720억개(72B), 경량 모델은 70억개(7B)의 매개변수를 갖추고 있어 이용자들이 목적에 맞춰 선택적으로 이용할 수 있도록 했습니다. SKT는 이미 A.X 4.0을 지난 5월 에이닷 통화 요약에 적용 및 활용하고 있으며 추후 자사는 물론 SK그룹 내 다양한 서비스에 적용할 계획입니다. SKT가 이번에 선보인 모델로 기업들은 파생형 모델을 개발할 수 있고 연구 분야에서도 활용할 수 있습니다. SKT는 이번 A.X 4.0 지식형 모델의 오픈소스 공개와 동시에 추론형 모델의 발표도 앞두고 있습니다. SKT는 이달 중으로 수학 문제 해결과 코드 개발 능력이 강화된 추론형 모델을 공개하고 이미지와 텍스트를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 수준까지 모델을 업데이트할 계획입니다. 또한, 소버린 AI 관점에서 A.X 3.0에 적용한 프롬 스크래치(모델의 맨 처음 단계부터 모두 직접 구축) 방식도 병행하여 개발을 진행하고 있으며 후속 모델도 순차적으로 공개할 예정입니다. 김지원 SKT AI Model Lab장은 "SK텔레콤의 다양한 서비스를 고도화하고 기업 시장에서 한국어 특화 LLM으로 국내 비즈니스 환경에 최적화된 모델이 될 수 있도록 지속적인 기술 개발을 추진할 계획"이라고 말했습니다.


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