축적데이터 기반 알고리듬 개선
상품 선택전환율 16.6% 달해
연내 모바일 앱 서비스 제공
![[혁신 스타트업] 금융상품 7000여종 분석… 최적 대출·예금 추천](http://contents.dt.co.kr/images/201801/2018012402101260049001[1].jpg?var=2556 "[혁신 스타트업] 금융상품 7000여종 분석… 최적 대출·예금 추천")
이혜민 '핀다' 대표
"7000여 종의 금융상품 정보와 지난 1년 반 동안 쌓은 고객과 상품 매칭 데이터를 기반으로 추천 알고리듬과 인터페이스를 개선했습니다. 이달중 모바일앱을 내놓는 데 이어 올해 고객 성향과 목적에 더 적합한 상품을 연결하고 이용자를 확보할 계획입니다."
최근 서울 을지로 사무실에서 만난 이혜민 핀다 대표(사진)는 이같이 밝혔다. 그동안 웹과 티몬·토스·블라인드 등을 통해 제한적인 서비스를 했다면 올해부터는 모바일 서비스를 통해 사용자 외연을 넓히고 축적된 데이터를 인공지능(AI)으로 분석해 더 나은 서비스를 제공하겠다는 포부다.
핀다는 국내 260여 개 금융기관의 7000여 개의 금융상품 정보를 수집, 사용자들이 이해하기 쉽게 표준화해 제공하고 있다. 금융감독원의 오픈 API(응용프로그램 인터페이스)뿐 아니라 제휴 금융기관의 API를 통해 상품 정보를 직접 전달받는다. 제휴사는 신한은행, KEB하나은행, KB국민카드, 우리카드, 신한카드, 삼성카드, 현대카드, 케이뱅크 등 금융사와 렌딧, 어니스트펀드 등 핀테크사 31곳이다.
이를 통해 주택담보·신용·자동차·P2P 등 대출, 예·적금과 P2P투자 및 펀드 등 투자, 신용·체크카드, 보험상품 등 카테고리별로 상품비교를 통해 고객에 최적화된 상품을 추천해준다. 작년 11월 기준 핀다의 추천서비스로 금융상품을 선택해 제휴사 가입페이지로 넘어간 선택전환율이 16.6%에 달했다. 상품추천 서비스의 경우 선택전환율이 0.5% 정도면 잘 나오는 것인데, 16.6%는 압도적으로 높은 수치라는 게 이 대표의 설명이다. MAU(월간이용자수)는 50만명을 기록하고 있으며, 작년 4분기부터 매출이 발생하고 있다.
핀다는 서비스 최적화를 위해 오픈소스 등을 활용해 AI 시스템과 알고리듬을 자체 개발했다. 이 대표는 "금융상품의 경우 수학 공식처럼 정답이 나오는 게 아니라 여러 경험과 조건, 사용자의 상황을 고려해야 한다"며 "상품을 정확하게 추천하기 위해 자체 시스템을 구축했고 이를 계속 고도화해 나가고 있다"고 설명했다. 이러한 노력이 대형 금융사까지 저변을 넓힌 원동력으로 풀이된다.
핀다는 최근 사용자에 최적화된 맞춤형 상품을 추천하기 위해 신용평가사의 신용정보 데이터를 활용할 수 있도록 공을 들이고 있다. 제휴를 통해 데이터를 활용하는 것은 물론 곧 출시하는 앱 서비스를 통해 고객에 신용리포트 등의 서비스도 제공할 예정이다.
또 축적된 데이터를 기반으로 씨티은행의 직장인 대출상품, 낙원MG새마을금고의 인생핀다론 같이 금융사와 제휴해 인터넷 대출상품을 개발하는 데도 적극적이다. 대출자들에 더 낮은 금리의 상품을 제공하고 금융사는 고객을 타깃팅화할 수 있는 '일석이조' 시도로 평가받고 있다.
핀다의 최종 목표는 금융사의 오프라인 영업비용을 줄이고 그 이익을 금융고객에 돌려주는 구조를 만드는 것이다.
이 대표는 "올해는 AI 기반 챗봇을 통해 상품을 추천할 계획"이라며 "간단한 채팅으로 사용자의 재무·신용 상황을 파악하고 맞춤형 상품을 추천받을 수 있다면 금융 사각지대에 놓인 고객에도 큰 도움이 될 것"이라고 내다봤다.
박종진기자 truth@dt.co.kr
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