KakaoPayは5月20日、韓国住宅金融公社の賃貸住宅向け貸出保証審査に、代替信用評価モデル「KakaoPay Score」を導入したと発表した。マイデータと決済・送金情報を活用したAIベースの信用評価を通じ、信用履歴の乏しい層や個人事業者の金融アクセス改善を目指す。
KakaoPay Scoreは、Korea Credit Bureau（KCB）と共同開発した代替信用評価モデル。送金・決済データに加え、資産情報などのマイデータを組み合わせ、機械学習を用いて利用者の実質的な返済能力を分析する。
同社によると、2200万人超のマイデータ利用者基盤と決済・送金データをもとに、利用者の金融行動パターンを多面的に分析し、リスク予測の精度向上を図った。
特に、従来の信用評価では不利になりやすかった信用履歴の薄い層については、マイデータに基づく資産情報を反映することで、より適切な評価を受けやすくなるとしている。個人事業者の金融アクセス改善にもつながるとみている。
韓国住宅金融公社は今回の導入により、従来の評価基準では十分に反映しきれなかった潜在顧客の返済能力を、より多面的に見極められるようになると期待を示した。
KakaoPayの関係者は、「プラットフォームが保有するデータ競争力を基盤に、これまで十分に評価されにくかった顧客層に新たな金融機会を広げている」とコメントした。そのうえで、「多様な協業を通じて、代替信用評価市場をリードしていく」と述べた。
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Lee Ji-young
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