금융위원회와 핀테크지원센터는 금융감독원, 신용정보원, 금융결제원, 금융보안원과 함께 '23년 D-테스트베드 사업에 참여한 팀들 중에서 우수참여팀 6개를 선정하였다.

 ’23년도 D-테스트베드 사업*에 참여한 36개의 팀은 지난 '23년 5월과 9월부터 각 14주간 아직 본격적 사업화 이전 단계에 있는 핀테크 아이디어의 사업성과 실현가능성 등을 시험(test)했다.

* 혁신적인 핀테크 아이디어를 보유한 개인과 기업들이 아이디어를 시험해볼 수 있도록 ➀다양한 실제 데이터(금융위원회 공공데이터, 금융ㆍ비금융 결합데이터, 금융결제원ㆍ신용정보원ㆍ통계청 데이터 등), ➁원격 테스트 환경, ➂분야별 전문 멘토링, ➃타당성 평가 의견서 등을 제공

- 기존의 금융규제샌드박스 제도는 기업이 서비스를 시장에 출시하고자 할 때 규제 특례를 부여하는 제도로, 기업이 아이디어를 시장 출시 전에 자체적으로 시험하고 검증하는 과정을 지원하기에는 한계가 있어 이를 보완하기 위해 도입

 ’23년 D-테스트베드 사업부터는 지원효과를 높이고자 종전과 달리 ➊참여자 모집회수를 기존 연 1회에서 상ㆍ하반기 2회로 확대하고 ➋상시적으로 이용할 수 있는 오프라인 분석환경을 운영하였으며, ➌사용가능한 데이터에 비금융 업권(공공ㆍ유통) 데이터 등을 신규로 추가함과 동시에 ➍데이터 기준기간도 확장하는(예:2년치 → 3년치) 등 운영 방식을 개선하고 제공 데이터를 확대하였는데, 그 결과 참여팀 수가 전년 대비 증가(31개 → 36 개, +16.1%)했으며, 비금융정보인 통신‧유통 정보와 금융결제원이 신규 제공한 금융사기 의심유의정보* 등을 활용하여 아이디어를 시험할 수 있게 되었다.

* (예) 예‧적금 중도해지 후 해지 당일 송금하는 경우

 36개 참여팀들은 핀테크 아이디어의 시험을 마친 뒤 그간 수행한 작업 내역과 도출한 결론, 기대효과 등을 담은 수행 결과보고서를 제출하였다. 동 보고서와 각 팀의 성과발표(presentation)를 대상으로 ➊테스트의 과정‧결과, ➋아이디어의 구체성, ➌소비자에 대한 편익 제공 가능성 등의 기준을 적용하여 종합적인 성과평가를 한 결과, 총 6개 팀(㈜어니스트펀드, 윙크스톤파트너스, 패턴파인더, IBA, ㈜필상, 그레이드헬스체인)을 2023년 우수참여팀으로 선정하였다.

 우수참여팀들이 수행한 과제들의 구체적인 내용은 다음과 같다.

 ➀ 금융위원회 위원장상에는 「연체 위험 등 리스크는 낮으면서 대출수요는 높은 신규 고객 발굴을 위한 대안신용평가모형」아이디어로 검증을 진행한 ㈜어니스트펀드가 선정되었다.

 ㅇ 동 사는 인공지능(AI)의 일종인 머신러닝을 통해 D-테스트베드가 제공하는 통신‧카드 등 다양한 비금융 대안정보를 기존 금융정보와 함께 분석하였으며, 이를 기반으로 신용 리스크는 낮으면서 대출수요가 높은 고객을 선별하는 대안신용평가모형을 개발하였다.

 ➁ 금융감독원 원장상에는 「산업 데이터를 활용한 개인사업자 신용평가모델 개선」아이디어로 검증을 진행한 윙크스톤파트너스가 선정되었다.

 ㅇ 동 사는 자사의 기존 개인사업자 신용평가모형이 직장인 신용평가모형을 개량한 형태로서 법인 사업자 신용평가때와는 달리 산업 특성을 고려하지 않는 점에 주목하여, D-테스트베드가 제공하는 산업별 데이터 등을 활용해 자사 개인사업자 신용평가모형을 개선함으로써 우량 개인사업자를 추가 발굴할 수 있음을 보였다.

 ➂ 핀테크지원센터 이사장상에는 「딥러닝ㆍ머신러닝 활용 금융사기탐지 모델의 최적화」아이디어로 검증을 진행한 패턴파인더가 선정되었다.

 ㅇ 동 사는 D-테스트베드가 제공하는 입출금 계좌, 거래 데이터 등을 활용하여 머신러닝 모델 4건, 딥러닝 모델 7건*의 금융사기(보이스 피싱 등) 탐지 성능을 최적화한 뒤 비교하였으며, 이 중 머신러닝 모델에 대해서는 성능향상 방안을 제시하였다. 아울러, 향후 자금세탁 분야에서도 인공지능(AI) 기반 이상거래 탐지 모델을 적용할 수 있다고 밝혔다.

* (머신러닝) XG Boost, Light GBM, CatBoost 등, (딥러닝) CARE-GNN, PC-GNN, GTAN 등

 ➃ 금융결제원 원장상에는 「노년층 대상 건강자산스코어에 기반한 고령사회 대안신용평가모형」아이디어로 검증을 진행한 IBA가 선정되었다.

 ㅇ 동 사는 D-테스트베드가 제공하는 소비ㆍ통신 등 비금융 대안 정보 데이터를 활용해 건강자산 변수를 생성하고, 이러한 변수와 대출연체와의 관련성을 검증함으로써, 상대적으로 대출 상품의 사각지대에 있던 노년층을 대상으로 한 신용평가와 대출 공급의 가능성을 열었다.

 ➄ 금융보안원 원장상에는 「보이스피싱 등 금융사기 방지를 위한 AI기반 실시간 악성 URL 탐지 및 차단」아이디어로 검증을 진행한 ㈜필상이 선정되었다.

 ㅇ 동 사는 D-테스트베드가 제공하는 금융거래 데이터와 금융결제원의 금융사기 의심유의정보 데이터를 활용하여 금융사기(fraud)로 귀결될 수 있는 금융거래의 유형을 분석하였고, 이러한 분석결과를 향후 신규 악성 인터넷주소(URL, Uniform Resource Locator)를 실시간 탐지하여 차단하는 데 활용할 수 있다고 밝혔다.

 ➅ 신용정보원 원장상에는 「보험청구-대출연체간 상관관계를 활용한 대안신용평가모형」아이디어로 검증을 진행한 그레이드헬스체인이 선정되었다.

 ㅇ 동 사는 D-테스트베드가 제공하는 신용정보원의 실손보험금 청구 이력 데이터를 활용하여 실손보험 청구 이력과 신용간의 상관관계가 존재할 것이라는 가설을 검증하였고, 신용이력부족자(thin-filer)에 대해서 개인 건강상태 개선시 신용평점 개선 등 금융혜택을 제공하는 모형이 가능할 수 있음을 시사하였다.

 금융위원회는 2024년에도 ➊'23년과 유사한 규모로 D-테스트베드 사업 참여팀을 모집하여 지원할 계획이다.