ㅁ [신용평가 방식의 변화] 최근 SNS, 통화기록 등 데이터를 신용평가에 활용하는 기술의
    출현으로 전통적인 신용평가 방식이 변화
    ㅇ 기존 신용평가 방식 : 채무상환 이력, 현재 부채 수준 등 주로 금융거래 이력을 활용
    ㅇ 새로운 신용평가 방식 : SNS, 모바일 데이터 등의 비전통적인 데이터에 머신러닝, 블록체인 등의
        기술 적용

ㅁ [해외 동향] 해외 핀테크 기업은 비전통적인 데이터를 활용하여 자체적으로 개발한
    알고리즘을 신용평가에 적용. 주로 thin filer(금융거래 이력이 적은 계층)의 신용평가에
    활용하며 신흥국 위주로 서비스 시장이 형성
    ㅇ (필리핀 LenddoEFL) 자체 개발한 Lenddo score(문자, 통신기록, SNS 등의 데이터를 활용)를
        통해 채무 상환능력을 평가, 최근에는 심리측정 데이터도 도입
    ㅇ (싱가포르 CredoLab) 모바일 데이터로부터 5만개 이상의 부문을 평가하여 2분 이내에 신용
        점수를 산출. 현재 아시아, 남미, 아프리카 등에 진출
    ㅇ (美 Tala) 모바일앱을 통해 고객의 금융거래, 예금, 네트워크 등 1만개 이상의 데이터 부문을 평가
    ㅇ (獨 Kreditech) 웹사이트에서의 행동, 가입 전에 정보를 읽은 시간 등 개인행동 분석을
        신용평가에 활용

ㅁ [평가 및 전망] 비전통적인 신용평가 방식의 도입시 ▲신용평가 모형 고도화 ▲중금리
    대출시장 확대 ▲금융-비금융 기업 간 협업 확대가 예상. 다만, 개인정보 침해 우려 및
    실효성 미검증 등으로 기존 신용평가 방식의 대체는 제한적
    ㅇ 현재 국내에서는 신용평가사, 인터넷은행, P2P 대출기관에서 비전통적인 데이터를 활용 중이나
        신용정보법 등 관련 규제 및 데이터 미축적 등으로 적극적인 활용은 제한된 상황 
    ㅇ 해외 여타 핀테크 업체 및 금융기관의 새로운 신용평가 방식 활용의 지속적인 점검을 통해 국내
        신용평가 기법을 한 단계 확장시킬 필요