자금이 필요한 상점과 개인 투자자를 연결해주는 P2P 대출 중개플랫폼 ‘펀다’는 4일 서울대학교 통계학과 김용대 교수 연구팀과 상점의 매출 데이터 분석 및 이를 기반으로 한 매출 예측모델 개발을 공동으로 진행한다고 밝혔다. 

지금까지는 상점의 매출을 분석 및 평가할 수 있는 방법이 제한적이었고, 높은 매출을 보이는 상점이라 하더라도 상점주의 개인 신용등급에 따라 운영자금 대출 여부 및 한도가 결정되어왔다. 예측모델을 활용하면 매출 데이터만으로 상점의 건실도를 측정하고 대출 상환능력을 평가할 수 있는 길이 열리게 되며, 이러한 시도는 국내 최초이다. 

상점 매출 평가모델 수립이 어려웠던 가장 큰 이유는 데이터 수집의 어려움 때문이었다. 펀다는 지난 수년간 지역상점 마케팅 사업을 통해 자체 수집한 POS단말기 매출 데이터를 분석하고, 이를 통해 상점의 향후 매출 및 대출 상환능력을 예측하는 알고리즘을 개발했다. 통계적 모델 수립 및 머신 러닝 분야의 권위자인 김용대 교수 연구팀과의 이번 공동 연구로 더욱 정교한 예측 모델을 갖게 될 전망이다. 

펀다 박성준 대표는 “상점에서 발생하는 다양한 데이터를 활용하면 상점의 부실 여부를 미리 파악할 수 있다. 온덱 등 해외 핀테크 업체들의 사례를 보면 매출을 정확하게 예측하는 것 만으로도 상점의 대출 부실율을 획기적으로 낮출 수 있음을 확인할 수 있다. 국내 실정에 맞는 새로운 상점 평가 모델을 만들고자 하는 양측의 열망이 이번 공동 개발이라는 결실을 맺게 되었다”고 밝혔다. 

한편 펀다는 김용대 교수 연구팀 외에도 국내외 다양한 학계 및 업계 전문가들과의 지속적인 파트너십을 통해 상점의 매출 분석 및 예측 시스템을 정교화하고, 이를 통해 건실한 상점의 자금조달 비용은 낮추고 대출의 부실율을 최소화해 지역상점 전문 P2P 플랫폼으로써의 입지를 강화한다는 계획이다.