◆ 핵심 요약

□ IFC(국제금융공사)는 대체 데이터(비전통적 신용정보) 및 AI 기반 신용평가 모델이 여성·취약계층 등 금융 소외계층의 신용접근성 확대에 기여하고 있다는 분석 결과 발표

⦁ 글로벌 448개 대체 신용평가 핀테크 매핑 결과, 신용평가 시장은 2028년까지 67% 성장하여 440억 달러 규모에 도달할 전망

⦁ 매핑 기업의 75% 이상이 최근 10년 내 설립된 신생 기업으로 빠르게 진화하는 생태계를 형성하고 있으며, 82%가 거래 데이터를 활용

⦁ 여성 차입자의 우수한 상환 성과에도 의도적 젠더 포용 설계를 적용한 기업은 12%에 불과, 규제 샌드박스·편향 감사·성별 분리 데이터 등 책임 있는 혁신 권고

◆ 보고서 개요

□ IFC, 2026년 5월 연구보고서 「금융포용을 위한 대체 데이터 및 AI 기반 신용평가(Cracking the Credit Code: Alternative Data and AI for Financial Inclusion)」 발표

⦁ 글로벌 핀테크·신용평가 전문가 30명 이상 인터뷰와 대체 신용평가 핀테크 기업 448개 매핑을 통해 시장 구조를 정량 분석

* 대체 데이터(Alternative Data): 신용평가 시 전통적 신용정보(상환이력·소득증빙 등) 외에 모바일머니 거래, 공과금 납부, 플랫폼 활동, 행동 데이터 등 비전통적 데이터를 활용하는 정보원

⦁ 잠비아 핀테크 Eshandi의 100만 건 이상 마이크로론 데이터와 멕시코 네오뱅크 Vexi의 7천 명 이상 고객설문 등 차입자·고객 단위 실증 데이터 병행 활용

⦁ 시장 동향, 젠더 포용성, 데이터·모델 설계 등 3대 연구질문을 중심으로 분석 체계화

□ 전통 신용평가 시스템의 한계와 모바일 인프라 확산을 대체 신용평가 부상 배경으로 분석

⦁ 전 세계 은행계좌 미보유자 약 13억 명, 신용기록 부족자 약 30억 명으로(Findex 2025) 정규 금융시스템에서 배제된 인구 규모 막대

⦁ 글로벌 중소기업(MSME, Micro, Small and Medium Enterprises) 자금 수요·공급 격차 5.7조 달러, 여성소유 중소기업(WMSME) 격차 1.9조 달러로 공급 부족 심화

⦁ 한편, 사하라 이남 아프리카 모바일머니 보급률이 성인 인구 대비 33%에 도달하는 등 신흥시장 디지털 금융 인프라 확산 가속

⦁ 모바일 거래·온라인 활동의 누적으로 디지털 발자국(Digital Footprint)* 데이터 가용성이 확대되며, 신용기록 없는 차입자도 평가할 수 있는 기반 마련

* 디지털 발자국(Digital Footprint): 개인이 모바일·온라인 활동 과정에서 남기는 통화·문자·앱 사용·결제 등 디지털 행동 기록으로, 신용기록이 부족한 차입자의 신용평가에 대체 정보원으로 활용 가능

◆ 주요 내용 상세

□ 대체 신용평가 시장의 글로벌 확장 지속, 지역·시장별 성장 불균등 심화

⦁ 글로벌 신용평가 서비스 시장은 2028년까지 67%(2024년 대비) 성장하여 440억 달러 규모 도달 전망

⦁ 특히 AI 기반 부문은 2028년까지 연평균 26% 성장 전망이며, 그중 아프리카·중동은 누적 117% 성장으로 약 37억 달러 규모 도달 예상

⦁ 매핑된 448개 핀테크의 본사 소재지 기준 유럽 30%·북미 25%로 절반 이상이 선진 시장에 집중된 반면, 수요가 큰 아프리카 지역의 경우 소재 기업의 29%가 외부 투자를 유치하지 못하는 등 자본 조달 격차 발생

□ 거래·행동 데이터 중심 활용, AI 모델은 선택적·하이브리드 형태로 도입

⦁ 매핑된 핀테크의 82%가 모바일머니·디지털지갑·POS 등 거래 데이터를 활용하며, 그중 32%는 모바일머니·디지털지갑을 핵심 데이터원으로 사용

⦁ 취급 상품은 개인대출(47%)·중소기업 대출(32%)이 중심을 이루는 가운데, BNPL(Buy Now, Pay Later)* 15%·농업금융 등이 신흥 분야로 부상

* BNPL(Buy Now, Pay Later·선구매 후지불): 결제 시점에 구매하고 단기간 동안 무이자 또는 저비용으로 분할 지불할 수 있는 소액 단기 후불결제 서비스로, 신용기록 부족 차입자의 신용 시장 진입로 역할 수행

⦁ 모델 정교화 수준은 규칙기반(Rule-based)에서 하이브리드를 거쳐 완전자동화 머신러닝(ML)까지 다층화되어, 기업별 데이터 역량과 위험관리 수준에 따라 선택적으로 도입

□ 여성 차입자의 우수한 상환 성과 확인, 의도적 젠더 포용 설계는 제한적

⦁ 멕시코 Vexi의 경우 4년 이상 카드를 보유한 여성 고객의 평균 신용한도가 350달러로 남성(320달러)을 상회

⦁ 잠비아 Eshandi에서도 신규 차입자 중 4회 이상 반복 대출에 도달한 비중이 여성 25%·남성 22%로 여성이 우위를 보이며, 머신러닝 신용점수에서도 여성이 더 높은 평가

⦁ 그러나 매핑 기업 중 여성을 핵심 고객으로 공개 명시한 비중은 12%에 그쳐, 여성 창업자를 보유한 기업의 31%와 비교해 절반 이하 수준

◆ 전망 및 시사점

□ 신흥시장 중심 대체 신용평가 확산 지속, 규제 환경 정비 병행 필요

⦁ 인도·케냐·나이지리아·인도네시아·멕시코 등 디지털 인프라와 미충족 신용 수요를 동시에 보유한 신흥시장 중심으로 성장세 가속화 전망

⦁ 브라질·중국·우간다·타지키스탄 등은 공식 신용보고 체계에 대체 데이터를 명시적으로 통합하는 제도 정비 진행

⦁ 인도 Account Aggregator* 프레임워크, EU 소비자신용지침(Consumer Credit Directive) 등 동의 기반 데이터 활용과 차별 방지를 규율하는 가이드라인 확산

* Account Aggregator: 인도 중앙은행(RBI) 주도로 도입된 개인 동의 기반 금융데이터 공유 체계로, 명시적 동의·감사 추적·민감 단말정보 접근 제한 등 책임 있는 대체 데이터 활용 원칙 명시

□ 금융당국 및 금융산업에 책임 있는 혁신과 포용 확대 방안 제시

⦁ 규제 샌드박스(Regulatory Sandbox) 및 AI 테스트 환경 구축을 통해 신모델의 정확성·공정성을 시장 출시 전에 검증할 것을 권고

⦁ 모델 개발 전 주기에 공정성 테스트와 편향 감사를 내재화하여, 대리변수(Proxy Variable)*에 의한 의도치 않은 차별 발생 방지 필요

⦁ 성별 분리 데이터(Sex-disaggregated Data) 수집·보고를 제도화하고, 단순 통계 확인을 넘어 의도적 젠더 포용 설계까지 강화

⦁ 오픈파이낸스(Open Finance) 프레임워크 지원과 부문 간 데이터 파트너십 촉진으로 소외 차입자에 대한 신용 가시성 확대

* 대리변수(Proxy Variable): 직접 측정이 어려운 속성을 대신 측정하기 위해 사용되는 간접 지표로, 거주지·교육수준·기기유형 등이 성별·소득과 상관되어 의도치 않은 디지털 레드라이닝(Digital Redlining) 위험 초래 가능

※ 본 보고서의 내용은 해외금융협력협의회의 공식 입장이나 견해를 대변하지 않습니다.