일본산업뉴스요약

데이터 경제에 따른 금융 무한 경쟁
IT기업, 은행 개입 없는 융자의 길 열려

인터넷 상의 방대한 데이터를 경제 활동에 활용하는 ‘데이터 경제’로 인해 융자 의 형태가 크게 변화하려 하고 있다. 라쿠텐(樂天) 등 IT기업들이 매일 하는 결제와 평판 등의 데이터를 통해 신용도를 판단, 은행의 개입 없이 융자해주는 사업에 잇따라 참여하고 있다. 설립된 지 얼마 안된 기업도 신용도에 따라 융자를 해준다. 은행들도 협업을 모색하며 새로운 경쟁에 대비하려 하고 있다.

-- 설립 직후의 자금 조달 가능해 --
광고회사 오카피트(도쿄)의 가와키타(川北) CEO는 2017년 12월의 경험이 잊혀지지 않는다. 고객으로부터의 입금이 늦어져 자금 부족 위기에 직면한 것이다. 당시 설립된 지 2년밖에 되지 않았던 오카피트에게 은행 융자는 어려웠다. 심사에 통과한다 해도 입금까지는 한달 정도가 걸렸다.

세무사와의 상담을 통해 이용하고 있는 회계 소프트웨어업체, 야요이(弥生)(도쿄)가 2017년부터 시작한 새로운 방식의 융자를 알게 되었다. 회계 소프트웨어는 클라우드를 통해 부기(簿記) 데이터를 매일 입력해 회계 처리를 자동화하는 시스템이다. 야요이는 융자 신청이 있으면 인공지능을 이용해 데이터를 분석, 신용도를 판단한다. 가와키타 CEO가 인터넷으로 융자를 신청하자 2주일 후 200만엔이 입금되었다. 가와사키 CEO는 “담당자의 개인적 취향에 관계없이 객관적으로 판단해준다”라는 인상을 받았다고 한다.

-- 입소문을 통해서도 평가해 --
이러한 융자를 ‘데이터 랜딩’이라고 부른다. 사람이 거의 관여하지 않고 자동으로 AI가 수 백 항목의 데이터를 분석한다. 비용도 낮아 소액 융자에도 채산이 맞는 경우도 있어, 갓 설립된 기업들이라도 문전박대 하지 않는 것이 특징이다. 한편, 은행 등 일반 금융기관은 융자 시 과거 수 년 간의 재무제표와 담보를 요구하기 때문에 신생 기업은 이용이 어렵다.

데이터 랜딩의 융자금은 여유 자금으로 금리는 연 2~15% 정도이다. 경영자가 자신의 명의로 소비자금융 및 카드대출로 빌리는 것보다 금리가 낮은 경우가 많다. 담보 및 연대 보증인이 원칙적으로 필요 없다는 것도 일반 금융기관과 크게 다른 점이다.

데이터 랜딩은 2000년대에 3대 거대은행(메가 뱅크) 등이 도전한 ‘스코어링’과도 다르다. 스코어링은 재무제표 내용을 점수화해 융자 여부를 판단하는 것이지만, 재정 실태를 올바르게 파악하지 못해 대손(貸損)이 잇따라 이어졌다. 반면 데이터 랜딩은 대출자의 평상 시의 입출금, 수주 데이터까지 폭 넓게 파악하고 AI 분석까지 더해져 신용도를 보다 정밀하게 판단할 수 있다고 한다.

리쿠르트홀딩스는 2017년 8월에 데이터 렌딩 사업에 참여. 여행예약 사이트 ‘자란(じゃらん)net’에 등록한 숙박업체와 정보사이트 ‘핫 페퍼’를 이용하는 음식점 및 미장원이 대상이다. 이러한 기업들의 자금을 지원해 사이트의 경쟁력을 높이려는 목표이다. 신용도는 사이트를 통해 확인할 수 있는 매출 및 예약 건수, 평판을 중심으로 평가한다. 숙박업자의 경우, 설비 수선 및 운영 자금을 위해 수 백만엔 정도를 대출하는 경우가 많다.

라쿠텐도 라쿠텐 시장의 출점 기업들과 라쿠텐 카드 가맹점 등에도 융자를 시행하고 있다. 융자 절차는 처음을 제외하면 수 분이면 끝난다. GMO인터넷은 자회사인 GMO페이먼트 게이트웨이를 통해 일상 속 결제 데이터를 기반으로 융자 사업을 운영하고 있다. 2017년 말의 융자 잔고는 십 수억 엔에 달해, 해외 진출도 검토하고 있다.

이와 같은 데이터 랜딩에서 앞서 있는 곳은 전자상거래의 거인 아마존닷컴이다. 2011년 아마존닷컴에 물자를 공급하는 기업들을 대상으로 융자를 시작, 영국과 일본에도 서비스를 확대하고 있다. 2017년 시점에서 2만개 기업 이상이 이용, 융자 금액은 누계로 30억달러(약 3,300억엔) 이상에 달한다. 미국에서는 캐비지(Kabbage)와 온덱(On Deck) 등 독립 계열 기업들도 등장하고 있다. EC사이트와 SNS를 통해 판매 및 평판 데이터를 수집해 다양한 기업들에게 융자하는 사업모델이다.

-- 거래 규모 3,800억달러 --
은행의 개입 없이 데이터를 활용한 새로운 형태의 금융을 ‘대체 금융(Alternative Lending)’이라고 총칭한다. 개인 간의 온라인에서의 대출 거래를 포함해 2017년 세계 거래 규모는 3,800억달러에 달했고, 2022년에는 2.6배인 9,780억달러로 확대될 것이라고 독일의 조사기관 스타티스타는 예측하고 있다.

지반이 붕괴되는 사태를 피하기 위해 은행들은 협업을 추진하기 시작하고 있다. 미즈호(みずほ)은행은 소프트뱅트과 손잡고 AI를 활용해 휴대전화 요금 납부 등으로 신용도를 판단. 개인에게 융자해 주는 사업을 시작했다. 미쓰이 UFJ은행은 AI 개발업체에 출자해 2019년에 중소기업을 대상으로 한 온라인 융자를 시작할 예정이다. 야요이도 시스템의 개발∙운용에서 요코하마은행, 후쿠오카은행 등과 협력하고 있다. 미국의 대형 은행 JP모건체이스는 일부 융자에 온덱의 기술을 이용하고 있다.

데이터 랜딩의 역사는 아직 짧아, 신용도의 판단이 얼마만큼 정확한지 등 미지수인 부분도 남아있다. 하지만 “은행은 대기업과의 거래에 치중하고 있어 신생 기업들은 자금 조달에 어려움을 겪는 일이 많다”라는 일본 특유의 문제 해소에 도움이 된다면 기업을 활성화시켜 성장력을 끌어올릴 가능성이 있다.

 -- 끝 --