전통적인 대출 기관의 개입 없이 대출자와 투자자를 연결시켜주는 온라인 대출 모델을 구현합니다.
SAS Text Miner, SAS Credit Scoring 및 SAS/OR®
대출을 받고자 하는 사람들이 한 가지 방식에만 의존하지 않고 자유롭게 자금을 확보할 수 있고 체계화되지 않은 데이터로부터 얻은 인텔리전스를 점수로 환산하여 리스크를 방지합니다.
"SAS는 기업 상황에 맞게 적응하는 능력이 있기 때문에 매우 유능한 파트너였으며 논의와 비교를 거쳐 우리의 아이디어와 모델을 발전시키고 마켓플레이스를 독자적인 규제와 목적을 가진 하나의 솔루션으로 전환시킬 수 있도록 도와주었습니다."
Paolo Galvani, Agata의 회장
Agata는 SAS® Text Analytics를 이용하여 개인간 직접 대출(social lending)과 신용 스코어링을 발전시켰습니다.
일괄적이고 개인화되지 않은 절차를 통해 신용 거래를 진행하는 전통적인 채널들은 현대인의 생활 방식과 직업의 빠른 변화와 조화를 이루지 못하는 경우가 많으며 기업 경영자들도 이러한 사실을 인식하기 시작했습니다.
한편, 투자자들은 투명하면서도 수익성 있는 기회를 찾기가 점차 어려워지고 있습니다. 그렇다면 신용 거래의 공급자과 수요자가 서로 만나 상호 혜택을 누릴 수 있는 장소를 구축한다면 어떨까요? 이것이 바로 Prestiamoci.it의 생각입니다.
최근 Agata가 발표한 혁신적인 마켓플레이스 모델인 Prestiamoci.it는 Web 2.0 상호 작용성과 소셜 네트워킹 도구를 이용하여 대출의 무한한 잠재성을 충분히 누리고 있습니다.
신용 거래의 수요자와 공급자가 만나는 커뮤니티
Prestiamoci.it는 자금을 빌려주는 사람들이 자신의 주관에 따라 그리고 위험을 방지하고 투자를 다각화하기 위한 목적으로 여러 프로젝트에 나누어 투자할 수 있도록 하는 커뮤니티로써 구축되었습니다. 반면, 자금을 빌리고자 하는 사람들은 한 가지 소스에만 의존하지 않고 충분한 자금을 확보할 수 있을 뿐 아니라 프로젝트의 성공적인 결과를 기대하는 투자자로부터 제안과 조언을 받을 수도 있습니다.
Agata의 회장인 Paolo Galvani는 “우리의 기본 아이디어는 전형적인 P2P 모델과 함께 소셜 네트워크나 커뮤니티와 같은 Web 2.0 기술을 활용하여 개인간 대출 패러다임을 구현하는 것입니다. 즉 외부의 개입 없이 자금이 필요한 사람과 자금을 투자하려는 사람이 서로 만나 상호 작용할 수 있는 가상의 장소를 구축하는 것입니다. 혹은 은행이 신용 거래의 보증인 역할을 하는 형식으로 최소한의 개입이 있을 수 있습니다. 요약하자면, 고대 사회의 신용 거래 형식을 현대화한 것입니다. 즉, 프로젝트 추진을 위해 자금이 필요한 사람과 자금을 빌려주고자 하는 사람 간의 신용 거래와 채무의 선순환이 시작되는 것입니다.”라고 설명합니다.
모든 대출 배후에는 프로젝트가 있습니다
Prestiamoci.it에 영감을 준 커뮤니티 기반 프레임워크는 자금 대출의 상관적 측면 즉 개인간 상호 작용을 강조할 뿐 아니라 마켓플레이스의 구조적 구성에도 영향을 미치고 있습니다. Agata의 CEO, Mariano Carozzi는 “자금이 필요한 개인, 특히 소기업 경영주들은 게시판에 자금 요청의 글을 올리는 대신 자신이 운영하는 프로젝트에 대한 설명 즉 목표, 프로젝트 운영 방식 및 프로젝트 확장이 가능한 영역 등에 대해 소개를 합니다. 반면 투자자는 법적으로 반드시 고지해야 하는 정보 외에도 유대감을 가질 수 있는 분야에 대한 자신의 기호와 투자하고 싶은 분야에 대해 소개해야 합니다.”라고 설명합니다. 기능 및 기술적 관점에서 볼 때, 마켓플레이스는 투자와 프로젝트를 적절하게 연계시켜야 할 뿐만 아니라 전통적인 기준과 일반적인 커뮤니티 가치를 기반으로 신용 리스크를 평가해야 합니다. 이러한 이유로 SAS의 도움이 절대적으로 필요했습니다.
마켓플레이스 최적화
Galvani는 “우리의 해결 과제는 전혀 새로운 모델을 구현하는 것이었습니다. SAS는 기업 상황에 맞게 적응하는 능력이 있기 때문에 매우 유능한 파트너였으며 논의와 비교를 거쳐 우리의 아이디어와 모델을 발전시키고 마켓플레이스를 독자적인 규제와 목적을 가진 하나의 솔루션으로 전환시킬 수 있도록 도와주었습니다.”라고 말합니다. 고급 최적화 기술을 채택함으로써 잠재 대출자와 투자자 간 상호 작용의 효율성을 극대화하고 사전 정의된 규제를 준수할 수 있었습니다.
예를 들어, 리스크를 방지하기 위해 투자를 여러 프로젝트로 분산시켜야 하며 자금 신청과 자금 공급이 진행되는 과정을 반드시 설명해야 합니다. 거래 금액을 통제하기 위해 투자를 다각화하고 각 프로젝트에 투자하는 자금 대여자의 수를 최소화해야 합니다. 그리고 자금 대여자는 선호하는 투자 분야와 기호에 맞는 프로젝트를 자유롭게 선택할 수 있어야 합니다.
신용 등급과 커뮤니티 가치를 결합시키는 텍스트 마이닝
신용 등급의 산출과 속성은 그 자체로도 매우 복잡한 작업이지만 커뮤니티 모델의 기반이 되는 새로운 기준도 충족해야 합니다. Carozzi는 “일반적으로 등급 평가는 과거의 이력에서 발췌한 정량적 변수와 정의된 리스크 범주를 기반으로 하기 때문에 상당히 표준화되어 있습니다. 우리의 목표는 전통적인 등급에 데이터에 대한 질적 평가를 결합시키는 것이었습니다.”라고 설명합니다.
그는 “잠재 대출자, 특히 소기업 경영주들은 필요한 신용 거래의 액수를 제시할 뿐 아니라 개인 정보와 사업 관련 정보(예, 사업 목표, 운영 방식, 확장 가능한 영역)를 제공해주기 때문에 이러한 질적 평가가 가능합니다.”라고 말합니다. SAS® Text Miner를 이용하고 커뮤니티 가입자들이 제공해준 부가적인 정보와 웹에서 얻은 이들의 이력 프로필 덕분에 체계화되지 않은 데이터를 분석하고 전통적인 등급을 해석할 수 있었습니다.
신용거래 협상을 위한 효율적인 모델
프로젝트에 대한 사전 평가를 공식화할 수 있습니까? Carozzi는 다음과 같이 설명합니다. “아직까지는 이를 위한 플랫폼을 공개하지는 않았지만 조만간 실시할 예정이며 이러한 기술 개발을 통해 더욱 효율적인 신용 거래 협상의 시대가 시작될 것이라 확신합니다.”
“우리의 노력은 개인간 직접적인 거래를 허용함으로써 가치 사슬을 줄이고자 하는 첫 시도입니다. 신용 거래의 공급과 수요를 다각화하고 조정한다는 관점에서 볼 때 우리는 매우 효율적인 개인간 대출 이니셔티브를 설계하고 개발하였다고 말할 수 있습니다.
텍스트 마이닝 기술을 채택함으로써 우리는 Prestiamoci.it 커뮤니티의 목적과 가치에 등급 산출 기준을 적용시킬 수 있었고 대출 적격자의 범위를 넓힘으로써 우리의 마켓플레이스를 찾는 사람들에게 타 P2P 대출 이니셔티브 보다 월등히 높은 대출 기회를 제공해줄 수 있었습니다.”
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