2020-06-02 14:30 (화)
[리스크 허들을 높여라④] 카드·저축銀, 선제적 대응으로 신뢰↑
[리스크 허들을 높여라④] 카드·저축銀, 선제적 대응으로 신뢰↑
  • 하영인 기자
  • 승인 2020.03.30 10:11
  • 댓글 0
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<대한금융신문=하영인 기자> 급변하는 금융환경 속에서 카드·저축은행업계의 선제적인 리스크관리가 금융소비자들의 피해를 예방하는 동시에 신뢰로 이어지고 있다. 두 업권의 부정거래탐지시스템(FDS) 고도화, 소비자보호총괄책임자(CCO) 선임 등 전사적인 대응체계는 이제 금융권의 모범사례로 꼽힌다.

카드사, 금융소비자 보호 1위…비결은 ‘FDS’

신용카드업계는 고객과의 ‘신용(Credit)’에 가장 민감한 업권이다. 각종 역량도 경쟁력 향상에 중요하지만, 특히나 금융소비자 보호를 위해 전사적인 노력을 쏟고 있다.

그 결과 카드업계는 금융감독원이 발표한 ‘2018년 금융소비자 보호 실태평가’에서 전 금융업권 중 가장 우수한 성적표를 받았다.

종합평가부문에서 신한카드와 현대카드는 ‘우수’ 등급을, 롯데·삼성·우리·하나·KB국민카드는 ‘양호’ 등급을 획득했다. 금융업권 중 ‘보통’ 등급이 없는 곳은 카드업계가 유일하다. 우수 등급은 당국의 금융소비자보호 모범규준 이상의 체계를 갖췄다는 의미다.

일부 카드사는 최고경영자(CEO)가 소비자보호협의회에 직접 참여해 소비자보호 관련 업무 추진을 독려하는 한편 유선으로 제기된 고객 불만(VOC)을 텍스트로 변형하고 빅데이터 기술로 분석, 모니터링해 민원예방에 활용 중이다.

카드사의 역량을 한데 집결해 고도화된 금융권 최고 수준의 FDS도 업계의 자랑거리다. FDS란 카드 사용패턴을 분석해 부정거래로 의심되는 결제를 탐지하고 결제 승인 전 고객에게 관련 사실을 알리는 시스템이다.

카드업계는 인공지능(AI) 기술인 ‘딥러닝(Deep Learning·심층학습)을 적용해 부정거래를 잡아내는 방식으로 활용하고 있다.

예컨대 해외 가맹점에서 국내 거주자의 카드로 잇따라 소액 결제가 이뤄졌다면 과거에는 사람이 직접 해당 패턴을 입력하는 방식으로 부정거래를 적발해야 했다. 이제는 시스템이 스스로 패턴을 읽고 부정거래로 인식한 후 자동으로 결제를 중단할 수 있다.

카드업계 관계자는 “신용카드 관련 부정거래기법이 점점 지능화되면서 추적하기가 어려워지고 있다”며 “이에 카드사들은 소비자 보호를 위해 FDS로 24시간 365일 감시하고 업그레이드를 통해 대응하고 있다”고 말했다.

저축은행, 선제적 CCO 선임에 민원 ‘뚝’

저축은행업권의 지난해 민원 건수는 전년과 견줘 절반 이상 줄었다. 이는 저축은행들의 영업점 직원 교육, CCO 선임 등 자체적인 노력에 기인한 것으로 분석된다.

저축은행중앙회에 따르면 SBI·웰컴·OK·JT친애·페퍼저축은행 등 자산이 1조원 이상인 10개 저축은행의 지난해 민원건수는 192건으로 2018년(439건)보다 큰 폭으로 감소했다. 유형별로는 대출금리 인하 요구 등 ‘여신’ 관련 민원(111건)이 가장 많았다.

그 중에서도 OK저축은행의 감소폭이 두드러졌다. OK저축은행의 민원 건수는 2018년 132건에서 지난해 11건으로 두 자릿수로 줄었다. 같은 기간 SBI저축은행도 65건에서 30건으로 감소했다.

특히 OK저축은행은 지난 2017년 CCO를 저축은행업계에서 가장 먼저 선임한 바 있다. CCO는 금융사 내 상품개발과 영업, 계약, 사후관리 등 관련 업무 전반에서 소비자의 피해 가능성을 사전에 점검하는 역할을 한다.

SBI저축은행도 금융소비자 보호를 위해 조직 강화에 나섰다.

지난해 말 독립 CCO를 임명한 데 이어 CCO 산하 금융소비자보호부의 상위 조직으로 금융소비자보호실을 신설했다.

CCO 임원 선임 의무가 없음에도 선제적으로 임명한 곳도 있다. 페퍼·웰컴·유진·JT친애저축은행은 준법감시인이 CCO를 겸하고 있다. JT저축은행은 준법감시인과 CCO를 별도 선임해 눈길을 끈다.

저축은행업계는 대출금리 합리화를 위해 신용평가시스템(CSS)을 지속적으로 개선하고 있다. 금융거래 정보만으로는 연체 이력, 카드 실적 등 금융거래가 없는 고객의 경우 금융 산정이 어려워 비금융 정보도 활용하기 시작했다.

이를 통해 기존 대출자의 금리 수준은 낮추고 금융거래가 없는 주부나 학생도 최고금리가 아닌 적정한 금리를 적용받을 수 있게 됐다.

SBI저축은행은 통신비 납부내역 등을, 웰컴저축은행도 공공요금이나 통신비 납부내역, 자동차 할부 등 렌털 데이터 등을 수집·분석해 대출심사에 활용하고 있다.

JT친애저축은행은 최근 머신러닝 기술을 활용한 CSS를 개인신용대출 상품 심사에 도입했다. 해당 CSS 모형은 코리아크레딧뷰로가 서울대학교와 산학협동으로 개발해 특허를 가진 ‘금융권 특화 머신러닝 모형’으로 해당 모델 도입은 저축은행업계 중 최초다.

저축은행업계 관계자는 “CSS는 고객에게 합리적인 금리를 제공할 수 있을뿐더러 연체율과도 밀접하기 때문에 저마다 다양한 빅데이터를 결합하고 분석하는 등 의미 있는 결과를 도출해내고자 고도화를 추진하고 있다”고 언급했다.


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