P2P(peer-to-peer·개인 간 거래) 금융 기업 브이펀딩이 지난해 외부회계감사 결과 적정의견을 받았다. 현재 진행되고 있는 온라인투자연계금융업법(이하 온투법) 심사에 이를 추가로 제출해, 등록 작업에 속도를 낼 방침이다. 아울러 올해 머신러닝을 비롯한 인공지능(AI) 기술을 적극 개발하는 등 심사모델을 고도화할 계획이다.

8일 브이펀딩은 동아송강 회계법인을 통해 외부회계감사를 마쳤다며 이같이 밝혔다. 감사결과 브이펀딩이 보유한 브이핀테크·브이원대부 등이 적정의견을 받아, 현재 진행되고 있는 온투법 등록 심사에 관련서류를 추가로 제출하기로 했다.

▲ (사진=브이펀딩) 지난해 8월 온투법 시행으로 P2P금융업체들은 오는 8월까지 당국의 심사를 거쳐 정식 등록을 해야 한다. 브이펀딩도 신청 절차를 밟고 있다. 
▲ (사진=브이펀딩) 지난해 8월 온투법 시행으로 P2P금융업체들은 오는 8월까지 당국의 심사를 거쳐 정식 등록을 해야 한다. 브이펀딩도 신청 절차를 밟고 있다. 

브이펀딩은 부동산 담보와 PF중심 투자로 성장했지만 지난해부터는 머신러닝 등 AI 기술을 적극 개발하는 등 심사모델 고도화에 주력하고 있다. 누적 대출액・낮은 연체율 등을 내세우기보다는 전문화된 심사모델 등을 확보해 경쟁력을 갖겠다는 취지다.

앞서 브이펀딩이 지난해 11월 내놓은 중소기업 대출 전용상품인 SMB가 대표 사례다. SMB 상품은 기존 제도권 방식으로 평가하기 어려운 중소기업을 소셜 데이터와 과거 매출 흐름 등을 활용한 대안신용평가를 통해 심사, 대출하는 상품이다.

올해는 아파트 예상낙찰가를 산정하는 데 AI 모델을 적용할 예정이다. 브이펀딩에서 작년 5월 출시한 아파트 NPL 투자 상품은 경매 진행 중인 아파트 부실채권(근저당권)에 투자, 법원배당금을 통해 수익을 얻는 상품이다. 해당 아파트의 예상낙찰가를 기반으로 대출 한도를 산정하는데 기존 고려하던 지역 낙찰가율이 아니라 아파트 실거래가와 50여개 변수를 활용, 정교화된 머신러닝 모델을 통해 산정하겠다는 것이다. 브이펀딩 관계자는 "기존의 지역 낙찰가율을 기반으로 하는 예상낙찰가 산정 방식은 실제 경매 낙찰가와의 오차율이 약 10% 수준인 반면 해당 AI 모델을 통해 오차율이 4~5%까지 개선됐다"고 말했다. 

추후에는 고도화된 모델링을 아파트 담보 대출 상품 서비스로 제공할 예정이다. 투자한 아파트 상품 부실 발생으로 경매 매각 절차 시 예상낙찰가 정보를 사전제공해 투자 판단을 돕겠다는 것이다.

브이펀딩 권병두 대표는 "현재 P2P금융 시장은 온투법 등록의 과도기 속에 어려움을 겪고 있다. 이럴 때 일수록 우리의 역할에 집중하여 더 전문화, 고도화된 심사 역량을 갖춘 대안금융 핀테크 기업이 되겠다"고 밝혔다.

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