- E-index 5.0은 에잇퍼센트가 10년간 축적한 720만 건의 개인신용 심사 데이터를 학습한 머신러닝 기반 5세대 자체 신용심사모델
- 기존 신용평가사(CB)의 점수만으로는 파악하기 어려운 고객의 실질적 상환 역량을 더 정밀하게 평가하며, 특히 중·저신용 고객에 대해 CB 대비 21.3% 높은 변별력을 보입니다.
에잇퍼센트는 10년간 720만 건의 대출 심사 데이터를 학습시켜 자체 신용심사모델 E-index를 만들었습니다. 올해 다섯 번째 버전인 5.0에 이르렀습니다.
왜 에잇퍼센트는 자체 모델이 필요하다고 판단했을까요?
은행에서 신용대출을 받아본 적이 있다면, 이 단어가 익숙하실 겁니다. 신용점수. 여러분의 신용점수가 금융사가 정한 기준선 아래에 있으면, 그 다음 화면은 대부분 같습니다.
"심사 결과, 대출이 어렵습니다."
은행을 탓하기는 어렵습니다. 은행은 하루에도 수만 건의 대출 신청을 처리해야 하고, 한정된 시간 안에 판단을 내려야 합니다. 신용평가사(CB)가 매긴 점수는 그 판단을 빠르고 일관되게 해주는 도구입니다. 효율적이고, 대부분의 경우 잘 작동합니다.
다만, 그 효율의 틈새에 놓이는 사람들이 있습니다.
수년간 한 번도 연체하지 않고 대출을 갚아온 사람인데, 과거 카드론 이력 때문에 점수가 낮은 사람. 신용점수는 높은데, 금융 거래 이력이 짧아서 한도가 나오지 않는 사회초년생.
이들에게 필요한 건 더 관대한 심사가 아닙니다. 더 정밀한 심사입니다. 점수 하나로는 보이지 않는 상환의 신호를 읽어내는, 다른 눈이 필요합니다.
에잇퍼센트 신용평가모형 E-index는 그 다른 눈을 만들기 위해 시작했습니다.
같은 점수의 두 사람, 다른 이야기
아래는 이해를 돕기 위해 구성한 가상의 사례이며, 실제 심사 결과는 개인별로 다를 수 있습니다.
김신용 씨, 8년 차 직장인, 신용점수 620점
사회초년생 시절 카드론 2건을 사용한 이력이 점수에 남아 있습니다. 하지만 그 뒤로 8년, 단 한 번도 연체 없이 대출을 상환해왔습니다. 한 직장에서 꾸준히 근무 중이고, 매달 일정한 금액이 통장에 들어옵니다. 그러나 대출 신청 은행에서 돌아온 대답은 "신용점수 미달"이었습니다.
최평점 씨, 사회초년생, 신용점수 810점
대출을 받아본 적도, 연체를 해본 적도 없습니다. 깨끗한 이력입니다. 그런데 막상 대출을 신청하니 한도가 충분히 나오지 않습니다. 금융 거래 이력 자체가 너무 짧아서, 평가할 근거가 부족하다는 이유였습니다.
620점인 사람은 갚을 수 있는데 빌리지 못하고, 810점인 사람은 이력이 없다는 이유로 한도를 필요한 만큼 받지 못합니다.점수만으로는 보이지 않는 것들이 있습니다.
신용점수가 말해주지 못하는 21.3%
신용평가사(CB)가 부여하는 점수는 한국 금융의 기본 인프라입니다. 대출 이력, 연체 여부, 카드 사용 패턴 등을 종합해 한 사람의 신용도를 숫자 하나로 보여줍니다. 이 시스템 덕분에 금융 거래가 빠르고 효율적으로 이루어져 왔습니다.
그러나 이 점수에는 구조적인 한계가 있습니다.
CB 점수는 주로 과거의 금융 거래 기록을 봅니다. 얼마를 빌렸고, 제때 갚았는지, 카드를 얼마나 썼는지. 이 기준으로는 김신용 씨처럼 과거에 카드론을 쓴 이력이 있는 사람은 그 뒤로 아무리 성실하게 상환해도 점수가 쉽게 회복되지 않습니다. 최평점 씨처럼 금융 거래 자체가 적은 사회초년생이나 주부, 프리랜서 같은 씬파일러(Thin Filer)는 평가할 데이터가 부족해 실제 역량보다 낮게 읽히기도 합니다.
매달 꾸준한 수입이 있는 프리랜서라도, 그 소득이 '직장인의 월급' 형태가 아니라는 이유로 점수에는 제대로 담기지 않습니다. 소득이 없는 것이 아니라, 이력의 모양이 다를 뿐입니다.
모든 사람을 같은 잣대 하나로 줄 세우다 보니, 줄 사이에 숨은 가능성들이 보이지 않게 됩니다.
에잇퍼센트의 자체 신용심사모델 E-index는 이 빈틈을 메우기 위해 만들어졌습니다.
E-index가 CB 점수를 무시하는 것은 결코 아닙니다. CB 점수를 기본으로 하되, 그 위에 에잇퍼센트만이 가진 데이터(실제 대출을 신청하고 상환한 사람들의 행동 패턴) 을 겹쳐 봅니다. 같은 점수대 안에서도 "이 사람은 갚을 수 있다"는 신호를 더 세밀하게 포착하는 것입니다.
그 결과, E-index 5.0은 CB사 신용점수만 사용했을 때와 비교해 중·저신용 고객의 상환 역량을 21.3% 더 정밀하게 구분합니다. 전체 고객 기준으로도 8.2% 높은 변별력을 보입니다.
21.3%. 이 차이 안에 김신용 씨처럼 점수만으로는 보이지 않았던 가능성이 있습니다.
720만 건이 가르쳐준 것
21.3%라는 차이는 어디서 올까요? 특별한 외부 데이터를 대량으로 가져왔기 때문이 아닙니다. 답은 시간에 있습니다.
에잇퍼센트는 2014년 창립 이래 매달 대출을 취급해왔습니다. 누군가는 한 번도 밀리지 않고 갚았고, 누군가는 중간에 어려움을 겪었고, 누군가는 예상보다 빨리 상환을 마쳤습니다. 이 모든 과정이 데이터로 남았습니다.
승인된 사람만이 아닙니다. 심사에 들어왔지만 거절된 사람, 중도 상환한 사람, 연체 후 회복한 사람까지 E-index 5.0의 학습에 사용된 데이터는 총 720만 건입니다. 이 안에는 "이 조건의 사람은 이렇게 행동했다"는 10년치 패턴이 들어 있습니다.
데이터가 쌓일수록 달라지는 건 양이 아니라 시선입니다.
이전 버전의 E-index는 상환을 예측하기 위해 가능한 한 많은 정보를 살펴봤습니다. 마트에 처음 간 아이가 모든 물건을 하나하나 만져봐야 야채와 장난감을 구분할 수 있는 것처럼요.
머신러닝 기반으로 E-index는 어떻게 향상되었는지 살펴보기10년이 지난 지금, E-index 5.0은 다릅니다.
달라진 것은 데이터의 양만이 아닙니다. 데이터를 읽는 방법도 함께 진화했습니다. 초기의 E-index는 사람이 정한 규칙에 따라 정보를 평가했습니다. 지금의 E-index는 720만 건의 심사와 상환 과정을 스스로 학습하며, 사람의 눈으로는 잡아내기 어려운 상환의 신호를 모델이 직접 찾아냅니다.
그렇게 학습을 거듭한 결과, 진짜 상환 가능성을 예측하는 데 핵심적인 신호가 무엇인지 가려낼 수 있게 됐습니다. 그래서 5.0은 이전 버전보다 살펴보는 정보의 수를 대폭 줄이면서도 같은 수준의 정밀도를 유지합니다.
적은 정보로 같은 정밀도. 10년간 쌓인 데이터가 "뭘 봐야 하는지"를 가르쳐준 결과입니다. 어떤 문제를 오래 들여다본 사람일수록, 핵심을 빠르게 짚어내는 것과 같습니다.
이것이 고객에게 의미하는 바는 명확합니다. 더 적은 정보로 더 빠르게, 그러면서도 정밀하게 상환 역량을 판단합니다.
E-index 5세대, 멈추지 않는 진화
E-index는 한 번 만들고 끝나는 모델이 아닙니다. E-index의 진화는 곧 심사 기술의 진화이기도 합니다. 사람이 정한 규칙에서 출발해, 데이터가 스스로 패턴을 학습하는 단계를 지나, 이제는 꼭 필요한 신호만 남기는 단계에 이르렀습니다.
에잇퍼센트는 E-index를 5번 업데이트했습니다. 매번 새로운 데이터가 쌓이고, 경제 환경이 바뀌고, 고객의 행동 패턴이 달라질 때마다 모형을 다시 들여다보고 개선해왔습니다.
E-index 1.0
자체 심사모형의 시작. 에잇퍼센트만의 기준으로 대출 심사를 시작했습니다.
E-index 2.0 (2020), E-index 2.5 (2022)
CB 스코어를 결합해 시야를 넓혔습니다. 자체 데이터와 외부 신용정보를 함께 보기 시작했습니다.
E-index 3.0 (2024)
머신러닝을 도입했습니다. 정해진 기준으로 평가하던 방식에서 출발해 데이터 스스로 패턴을 학습하는 방식으로 전환했습니다.
E-index 4.0 (2025)
에잇퍼센트에 축적된 자체 상환 데이터를 본격적으로 모형에 반영했습니다. 외부 데이터에 의존하던 비중을 줄이고, 10년간 직접 관찰한 대출자의 행동 데이터가 핵심 학습 재료가 되었습니다.
E-index 5.0 (2026)
핵심 변수를 정제했습니다. 무엇이 진짜 상환을 예측하는가에 대한 답이 명확해지면서, 불필요한 정보를 덜어내고 핵심에 집중하는 모형이 되었습니다. 적은 정보로, 같은 정밀도.
처음엔 많이 물어봐야 했습니다. 시간이 지나면서, 뭘 물어봐야 하는지 알게 됐습니다. 그리고 지금은, 꼭 필요한 것만 물어봐도 됩니다.
가능성은 펼치고, 위험은 좁히는
에잇퍼센트는 온라인투자연계금융(온투업) 플랫폼입니다. 투자자의 자금이 대출자에게 연결되는 구조이기 때문에, 심사 모형은 두 사람을 동시에 바라봐야 합니다.
대출자에게 E-index는 기회입니다.
CB 점수만으로는 보이지 않았던 상환 역량이 드러나면, 그동안 닫혀 있던 문이 열릴 수 있습니다. 점수 너머의 가능성을 평가받는 것, 그것이 에잇퍼센트가 말하는 "다시 보는" 심사입니다.투자자에게 E-index는 예측 가능성입니다.
심사가 정밀해진다는 것은 갚을 수 있는 사람을 더 정확하게 골라낸다는 뜻이고, 이는 곧 부실이 발생할 수 있는 범위를 미리 좁혀둔다는 의미입니다. 정밀한 심사는 수익률을 부풀리는 장치가 아니라, 예측과 실제 사이의 오차를 줄이는 장치입니다.앞서 본 21.3%라는 숫자도 투자자의 눈으로 다시 읽을 수 있습니다. 대출자에게 그 숫자가 '점수 너머의 기회'라면, 투자자에게는 '같은 점수대 안에서 갚을 사람을 가려내는 정확도'입니다. 하나의 숫자가 한쪽에는 문을 열고, 다른 한쪽에는 울타리를 세웁니다.
에잇퍼센트에는 개인투자자뿐 아니라 전문 금융기관의 자금도 연계될 수 있습니다. 자금의 규모와 성격이 다양해질수록, 심사 인프라의 신뢰성은 선택이 아니라 플랫폼의 기본기가 됩니다. E-index가 10년간 다섯 번의 진화를 거듭해온 이유도 여기에 있습니다.
에잇퍼센트의 미션은 고객의 가능성을 발견하고, 최적의 금융을 실현하는 것입니다. E-index는 그 미션을 기술로 실행하는 방법입니다.
대출 가능성, 에잇퍼센트의 기준으로 다시 보겠습니다.
김신용씨의 620점 안에는 수년간 한 번도 밀리지 않은 상환 이력이 있었습니다. 최평점 씨의 810점 뒤에는 아직 기회를 받지 못한 가능성이 있었습니다.
점수만으로는 보이지 않는 이야기. E-index 5.0은 그 이야기를 읽기 위해 10년간 진화해왔습니다.
에잇퍼센트는 더 관대한 심사를 하겠다는 것이 아닙니다. 더 정밀하게 보겠다는 것입니다. 갚을 수 있는 사람의 가능성은 펼치고, 예측 가능한 위험의 범위는 좁히는 것. 그것이 에잇퍼센트가 E-index를 만들고, 계속 진화시키는 이유입니다.
자주 묻는 질문
에잇퍼센트는 온라인투자연계금융기관(온투업)입니다. 투자자의 자금이 대출자에게 연결되는 구조로, 은행과 달리 예금을 받지 않고, 투자자가 직접 투자 여부를 결정합니다. 온라인투자연계금융업법에 따라 금융위원회에 등록되어 있습니다.
대출을 신청하면 "이 사람이 돈을 제때 갚을 수 있을까?"를 판단하는 과정이 있습니다. 이때 사람이 하나하나 판단하는 게 아니라, 다양한 정보를 넣으면 자동으로 상환 가능성을 계산해주는 시스템이 있는데, 이걸 신용평가모형이라고 합니다. E-index는 에잇퍼센트가 자체적으로 만든 신용평가모형의 이름입니다.
E-index 5.0은 머신러닝 기반의 신용평가모형입니다. 사람이 미리 정해둔 규칙으로 점수를 계산하는 방식이 아니라, 720만 건의 실제 심사·상환 데이터에서 모델이 스스로 상환 가능성과 연결되는 패턴을 학습합니다. 다만 심사 기준의 수립과 운영은 관련 법규와 내부 심사 정책에 따라 관리됩니다.
에잇퍼센트는 온라인투자연계금융업법에 따라 개인투자자뿐 아니라 금융기관 등 다양한 투자자의 자금이 대출자와 연계될 수 있는 구조입니다. 자금의 출처와 무관하게, 모든 대출은 동일한 E-index 심사 과정을 거칩니다.
CB는 Credit Bureau의 줄임말로, 개인의 신용정보를 수집하고 신용점수를 매기는 회사를 말합니다. 한국에는 NICE평가정보와 코리아크레딧뷰로(KCB) 두 곳이 있고, 우리가 흔히 확인하는 내 신용점수는 이 두 회사가 산출한 점수입니다.
CB 점수는 모든 금융회사가 공통으로 참고하는 범용 점수입니다. 반면 E-index는 에잇퍼센트가 10년간 자사 대출 심사·상환 데이터를 학습시켜 만든 자체 모델이에요. CB 점수를 기본으로 보되, 그 위에 에잇퍼센트만이 갖고 있는 데이터를 덧대어서 같은 점수대 안에서도 상환 가능성을 더 세밀하게 구분합니다.
같은 중·저신용 점수대 안에서도 실제로 잘 갚는 사람과 그렇지 않은 사람이 섞여 있습니다. 이 둘을 얼마나 정확하게 가려내는지를 나타내는 지표가 변별력입니다. CB 점수만 사용했을 때보다 E-index를 함께 사용하면, 이 구분 정확도가 21.3% 높아진다는 뜻입니다. 쉽게 말해, "갚을 수 있는 사람"을 더 잘 찾아낸다는 의미예요.
금융 거래 이력이 적어서 신용점수를 정확하게 매기기 어려운 사람을 뜻합니다. 사회초년생, 전업주부, 현금 위주로 생활해온 분들이 해당될 수 있어요. 점수가 낮아서가 아니라 평가할 데이터 자체가 부족해서 대출이 어려운 경우입니다.
준법감시인 심사필 제 26-133호 (26.07.21)
※ 에잇퍼센트는 온라인투자연계금융업법에 따라 금융위원회에 등록된 금융기관입니다.