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[보도자료] ‘23년 디(D)-테스트베드 사업 우수참여팀 6개 선정
2024-01-11 조회수 : 20470
담당부서금융혁신과 금융규제샌드박스팀 담당자김혜수 사무관 연락처02-2100-2872

 금융위원회핀테크지원센터금융감독원, 신용정보원, 금융결제원, 금융보안원과 함께 '23D-테스트베드 사업에 참여한 팀들 중에서 우수참여팀 6선정하였다.

 

 ’23년도 D-테스트베드 사업*에 참여한 36개의 팀은 지난 '2359월부터 각 14주간 아직 본격적 사업화 이전 단계에 있는 핀테크 아이디어 사업성 실현가능성 등을 시험(test)했다.

 

* 혁신적인 핀테크 아이디어를 보유한 개인과 기업들이 아이디어를 시험해볼 수 있도록 다양한 실제 데이터(금융위원회 공공데이터, 금융비금융 결합데이터, 금융결제원신용정보원통계청 데이터 등), 원격 테스트 환경, 분야별 전문 멘토링, 타당성 평가 의견서 등을 제공

 

- 기존의 금융규제샌드박스 제도는 기업이 서비스를 시장에 출시하고자 할 때 규제 특례부여하는 제도로, 기업이 아이디어시장 출시 전 자체적으로 시험하고 검증하는 과정을 지원하기에는 한계가 있어 이를 보완하기 위해 도입

 

 ’23D-테스트베드 사업부터는 지원효과를 높이고자 종전과 달리 참여자 모집회수를 기존 연 1회에서 하반기 2확대하고 상시적이용할 수 있는 오프라인 분석환경을 운영하였으며, 사용가능한 이터에 비금융 업권(공공유통) 데이터 등을 신규로 추가함과 동시에 데이터 기준기간확장하는(:2년치 3년치) 운영 방식을 개선하고 제공 데이터 확대하였는데, 그 결과 참여팀 전년 대비 증가(3136 , +16.1%)했으며, 비금융정보인 통신유통 정보와 금융결제원이 신규 제공한 금융사기 의심유의정보* 등을 활용하여 아이디어를 시험할 수 있게 되었다.

 

* () 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 테스트의 과정결과, 아이디어의 구체성, 소비자에 대한 편익 제공 가능성 등의 기준을 적용하여 종합적인 성과평가를 한 결과, 6개 팀(어니스트펀드, 윙크스톤파트너스, 패턴파인더, IBA, 필상, 그레이드헬스체인)2023년 우수참여팀으로 선정하였다.

 

<2023D-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

 

 우수참여팀들이 수행한 과제들구체적인 내용은 다음과 같다.

 

 ➀ 금융위원회 위원장상에는 연체 위험 등 리스크는 낮으면서 대출수요는 높은 신규 고객 발굴을 위한 대안신용평가모형아이디어로 검증을 진행한 어니스트펀드가 선정되었다.

 

 ㅇ 동 사는 인공지능(AI)의 일종인 머신러닝을 통해 D-테스트베드가 제공하는 통신카드 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 개선아이디어로 검증을 진행한 윙크스톤파트너스가 선정되었다.

 

 ㅇ 동 사는 자사의 기존 개인사업자 신용평가모형직장인 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 개인사업자추가 발굴할 수 있음을 보였다.

 

 ➂ 핀테크지원센터 이사장상에는 딥러닝머신러닝 활용 금융사기탐지 모델의 최적화아이디어로 검증을 진행한 패턴파인더가 선정되었다.

 

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

 

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

 

 ➃ 금융결제원 원장상에는 노년층 대상 건강자산스코어에 기반한 고령사회 대안신용평가모형아이디어로 검증을 진행한 IBA가 선정되었다.

 

 ㅇ 동 사는 D-테스트베드가 제공하는 소비통신 등 비금융 대안 정보 데이터를 활용해 건강자산 변수를 생성하고, 이러한 변수와 대출연체와의 관련성검증함으로써, 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 차단아이디어로 검증을 진행한 필상이 선정되었다.

 

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


 ➅ 신용정보원 원장상에는 보험청구-대출연체간 상관관계를 활용한 대안신용평가모형아이디어로 검증을 진행한 그레이드헬스체인이 선정되었다.

 

 ㅇ 동 사는 D-테스트베드가 제공하는 신용정보원실손보험금 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 2024에도 '23년과 유사한 규모D-테스트베드 사업 참여팀을 모집하여 지원할 계획이다.

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