대출중개 플랫폼별 고객의 채무불이행 리스크 비교 (Analysis of Loan Comparison Platform User’s Default Risk)

서지정보

· 발행기관 : 한국산업정보학회
· 수록지 정보 : 한국산업정보학회논문지 / 29권 / 2호 / 119 ~ 131페이지
· 저자명 : 이성우, 김연국

초록

2019년 금융위원회의 온라인 대출 중개 서비스 도입 허용에 따라 핀다와 토스같은 핀테크 대출중개 플랫폼들이 가파르게 성장하였다. 하지만 대출중개 플랫폼으로 대출을 받은 고객들은 기존의 모집법인을 통해 대출을 받은 고객들보다 채무불이행 위험도가 더 높은 것으로 보고되었다. 본 연구는 생존분석 기법을 통해 신용대출을 받기 위해 대출중개 플랫폼을 통해 대출을 받은 고객들과 모집법인을 통해 대출을 받은 고객들의 채무불이행 위험도를 비교하고 각 대출중개 플랫폼별로 고객들의 채무불이행에 영향을 주는 특성들을 비교하였다. 분석을 위해 국내 캐피털사의 고객 데이터를 활용하였으며 카플란-마이어 분석 및 가속화고장시간모델을 활용하였다. 모집법인을 통해 대출을 받은 고객들에 비해 대출중개 플랫폼을 통해 대출을 받은 고객들은 개인사업자보다 일반 대출자의 비중이 높고 부동산을 소유하고 있을 확률이 높았으며 대출진행기간이 더 짧았다. 또한 대출진행기간 중앙값(385일)을 기준으로 채무불이행 발생 비율이 더 높았다. AFT 모형을 통해 채무불이행 발생 시기를 분석한 결과 대출중개 플랫폼은 모두 모집법인에 비해 채무불이행 발생 확률이 높은 것으로 나타났다. 또한 대출중개 플랫폼을 통해 대출을 받은 고객의 특성들이 채무불이행 발생 시기에 주는 영향은 플랫폼별로 상이하게 나타났다. 이 결과는 대출중개 플랫폼별로 고객의 리스크 차이를 고려한 맞춤형 전략이 필요함을 보여준다.

영어초록

In recent years, there has been a significant growth in loan comparson services offered by fintech platforms in South Korea. However, it has been reported that consumers using loan comparison platforms tend to have a higher risk of default compared to consumers using exist channel. This paper investigates the difference in platform-specific credit risk factors using survival analysis by employing two models – Kaplan-Meier curves and Accelerated Failure Time (AFT) model. Compared to traditional consumers, consumers who takes out loans through loan comparison platforms tended to have higher rates of home ownership, lower credit scores and shorter loan processing durations. Additionally, the default occurrence rate was higher based on the median loan processing duration of 385 days. The analysis of survival time using AFT model indicated that loan comparison platforms are factors that shorten survival time compared to traditional methods. this suggests a higher probability of default occurrences in loan comparison platforms. Additionally, The characteristics of consumers who entered through different loan comparison platforms have different effects on the probability of default. This result indicates the need for customized strategies that consider the differences in customers risk specific to each loan comparison platform.

참고자료

· 없음