276홀딩스, AI 기반 중소기업 신용평가 모델 ‘IEEE BigData 2025’ 논문 등재

Source: Platum

논문 발표 및 등재

B2B 금융 솔루션 기업 276홀딩스 소속 임직원 연구팀이 AI를 활용한 중소기업 매출채권 신용평가 모델 연구 논문을 **2025 IEEE 국제 빅데이터 컨퍼런스(IEEE BigData 2025)**에 발표·등재했다. 임직원 8명이 공동으로 참여한 이번 논문의 제목은 **‘핀테크 환경에서 AI 기반 거래 단위 데이터 분석을 통한 중소기업 매출채권 신용위험 정량화’**다.

연구 배경 및 방법

전통적인 신용평가 모델은 재무제표·신용 이력·담보 등에 의존해 많은 중소기업이 제도권 금융에서 구조적으로 소외되는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 극복하기 위해 자사의 매출채권 금융 플랫폼 **‘플로우페이(FlowPay)’**와 **‘플로우포인트(FlowPoint)’**에서 5년 이상 축적된 실제 B2B 매출채권 거래 데이터를 분석했다. 과거 재무 지표 대신 기업의 결제 흐름과 거래 동인 등 동적인 현금 흐름을 바탕으로 상환 능력을 평가하는 새로운 접근법을 제시한다.

주요 결과

연구 결과 기존 산업에서 흔히 사용되는 단순 규칙 기반(Rule‑based) 신용평가 모델과 비교해 예측 오차를 50% 이상 줄이는 데 성공했다. 싱가포르와 베트남 중소기업 데이터를 활용한 개념증명(PoC)을 통해 서로 다른 데이터 환경과 시장 특성에서도 일관되게 신용 위험을 식별하는 범용성도 확인했다.

향후 계획

276홀딩스 관계자는 “향후 ESG 요소를 반영한 금융 모델로 확장하고, 개인정보 보호를 위한 연합학습(Federated Learning) 기술을 결합해 시스템을 더욱 고도화할 계획”이라고 밝혔다.