276홀딩스, AI기반 중소기업 신용평가기술로 논문 등재

[파이낸셜뉴스] 기업간거래(B2B) 금융솔루션 기업 276홀딩스 소속 임직원 연구팀이 인공지능(AI)을 활용한 중소기업 매출채권 신용평가 모델에 대한 연구 논문을 국제 학술대회인 '2025 IEEE 국제 빅데이터 컨퍼런스'에 발표 및 등재했다고 10일 밝혔다.

이번에 등재된 논문명은 '핀테크 환경에서 AI 기반 거래 단위 데이터 분석을 통한 중소기업 매출채권 신용위험 정량화'다. 본 연구에는 276홀딩스 소속 임직원 8명이 공동으로 참여해 핀테크 산업 현장의 기술력을 입증했다.

전통적인 신용평가 모델은 재무제표나 신용 이력, 담보 등에 의존해 중소기업들이 제도권 금융에서 구조적으로 소외되는 한계가 있었다. 276홀딩스 연구팀은 이를 극복하기 위해 자사의 매출채권 금융 플랫폼인 '플로우페이(FlowPay)'와 '플로우포인트(FlowPoint)'에서 5년 이상 축적된 실제 B2B 매출채권 거래 데이터를 분석했다. 연구팀은 단순한 과거 재무 지표가 아닌 기업의 결제 흐름과 거래 동인 등 동적인 현금 흐름을 바탕으로 기업의 상환 능력을 평가하는 새로운 접근법을 제시했다.

연구팀은 복잡한 B2B 데이터에서 핵심적인 위험 신호를 찾아내는 AI 분석 기술을 자체 구축했다. 이를 바탕으로 최신 인공지능 기술을 적용한 결과, 기존 산업에서 흔히 사용되던 단순 규칙 기반의 신용평가 모델과 비교해 예측 오차를 절반 이상으로 줄이는 데 성공했다. 복잡한 수치나 통계적 한계를 넘어 실제 금융 현장에서 중소기업의 신용을 훨씬 더 정확하고 안정적으로 평가할 수 있게 된 것이다.

나아가 본 연구는 싱가포르와 베트남의 중소기업 데이터를 활용한 개념증명(PoC)을 통해 글로벌 시장에서의 범용성도 확인했다. 이 프레임워크는 서로 다른 데이터 환경과 시장 특성 속에서도 일관되게 신용 위험을 식별해 내며 뛰어난 적응력을 입증했다.

276홀딩스 관계자는 "이번 연구 성과는 자사의 고도화된 AI 기술이 실제 핀테크 환경에서 어떻게 중소기업의 자금 조달을 돕고 부실 위험을 줄일 수 있는지 증명한 중요한 산업적 사례"라며 "향후 환경·사회·지배구조(ESG) 요소를 반영한 금융 모델로 확장하고, 개인정보 보호를 위한 연합학습기술을 결합해 시스템을 더욱 고도화할 계획"이라고 말했다.

[e-mail] 이현정 기자