최근 국내 가계대출의 부채액은 계속해서 증가하고 있다. 이에 대해 여러 가지 이유들이 존재한다. 그 중 하나는 대출을 편리하게 비교할 수 있는 플랫폼의 등장이다. 대출비교플랫폼은 대형 핀테크 및 빅테크사들이 제공하는 혁신금융서비스 중 하나로 고객이 쉽게 대출 상품을 비교하고 선택할 수 있도록 도와주는 금융상품 판매 중개 역할을 한다. 이로 인해 기존 은행들의 비대면 대출상품 판매 채널도 확대되고 있다. 특히, 5대 시중은행보다는 지방은행 및 2금융권의 경우 대출비교플랫폼에 의존하는 형태로 변화되어가고 있다. 그러나 대출비교플랫폼을 통해 유입된 고객들 중 연체자 비율이 높아지는 경향을 보이고 있다. 그럼에도 불구하고 현재 은행은 순수 유입채널을 포함한 모든 유입채널의 고객에게 동일한 조건의 상품과 사후관리를 제공하고 있어 가계신용대출에 대한 리스크가 커지고 있다. 이는 은행들이 대출비교 플랫폼과 제휴하여 대출을 신청하는 고객들의 신용도나 연체 가능성에 대한 평가가 충분하지 않아 발생하는 문제로 해석할 수 있다.
이에 본 연구에서는 순수 은행유입과 제휴채널을 통한 대출실행 고객의 특성과 연체요인을 사용하여 다항로지스틱 회귀분석모형으로 총 54,299개의 데이터를 충성도, 대출실행액, 지역, 성별, 연체여부 등 총 9개의 변수를 기반으로 분석하였다.
본 연구 분석 결과로 제휴채널을 통해 유입된 고객의 연체가능성에 정(+)의 영향을 주는 요인은 적용이율, 대출금액, 거주지역이 부산, 울산 및 경남지역 이외의 지역인 경우이다. 부(-)의 영향을 주는 것은 신용점수, 나이, 충성도, 연소득, 성별이 여자일 경우로 나타났다. 순수 은행 채널로 유입된 고객의 연체가능성에 정(+)의 영향을 주는 요인은 적용 이율, 충성도이다. 부(-)의 영향을 주는 요인은 신용점수, 나이, 대출금액, 성별이 여자인 경우로 나타났다. 특히 두 채널을 비교해본 결과 동일한 영향을 미치는 요인은 적용이율, 신용점수, 나이, 성별이 여자인 경우이며 반대의 영향을 주는 요인은 충성도, 대출금액 일 경우로 나타났다. 또한, 연소득과 거주지역이 기타지역인 경우 제휴채널에서만 유의미하였다.
이러한 분석 결과를 고려하여 대출 심사모형을 채널 별로 다르게 적용한다면 대출비교 플랫폼을 통해 유입되는 고객의 연체 위험성을 판단하여 한도전략을 통한 고객에게 더 좋은 조건을 제공하고 은행에게는 리스크를 낮출 수 있는 효과를 줄 수 있다. 또한 기존에 대출한 고객의 연체 위험에 대해 조기 탐지 및 적절한 대응을 마련하여 대출 연체 리스크를 최소화할 수 있는 방안이 될 수 있을 것이다.