Toss将利用替代信用评估模型进军个人经营者贷款市场。Toss运营公司Viva Republica于28日宣布，将与我们金融储蓄银行合作推出专为个人经营者设计的信用贷款产品“VitaWON是Toss独家销售的非面对面个人经营者专用信用贷款。其特点是将我们金融储蓄银行现有的个人信用评估系统与Toss的替代信用评估模型SOHO评分相结合。SOHO评分是Toss与韩国评估数据共同开发的个人经营者专用信用评估模型。与传统信用评估主要基于过去的信用交易记录不同，SOHO评分综合考虑了金融信息，评估经营者的实际收入、支出等金融流动情况。在SOHO评分中获得优良评级的经营者，其贷款利率可能低于现有审核标准。这一措施旨在提高中低信用个人经营者的贷款可得性，同时降低优质借款人的利率负担。我们金融储蓄银行代表李锡泰表示：“我们将通过数据驱动的审核，扩大中低信用经营者的金融可达性，增强储蓄银行的包容性金融角色。”Toss副代表金圭河表示：“Toss SOHO评分是一种广泛考察个人经营者商业活动的评估方式，期待能为金融机会较少的经营者提供实质性的选择。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

金融监管机构要求扩大替代信用评估的金融可达性，银行业的负担也随之加重。各银行需自行承担利用非金融数据开发和运营评估模型的费用。若仅鼓励扩大使用而没有明确标准和共同基础设施，可能会导致费用负担加重。据金融界消息，主要银行正在利用非金融数据开发替代信用评估模型，以评估金融交易记录不足客户的还款能力，并将其应用于贷款审核。新韩银行自3月起在低收入群体信用贷款审核中，采用了反映生活费和公用事业自动转账记录的“低收入替代信用评估模型”。KB国民银行也在“KB初次EASY信用贷款”审核中，考虑了金融和非金融信息及通信费用支付记录。NH农协金融控股集团计划在下半年确定利用替代信息的机器学习审核策略，并于10月推出。替代信用评估是利用通信费用、公用事业、房租、税务支付记录、消费模式等非金融数据来评估借款人的还款能力。其目的是提高社会新鲜人和年轻群体等在仅依靠现有金融信息时难以获得信用评估的贷款可达性。问题在于，模型的开发和运营需要相当大的费用。尽管金融监管机构强调利用替代信用评估，但评估对象和方式由银行自主决定。各银行需自行开发模型并建立计算机系统。银行界认为，开发新的评估模型或改进现有模型的费用可能高达数亿韩元。为了提高评估的准确性，需要获取多个机构所拥有的数据并进行加工和精炼。这还需要将其与现有贷款审核系统关联，并验证模型的适用性。获取数据也需要费用。若要利用通信、零售和平台公司所拥有的信息，需签订单独合同，并制定个人信息保护和信息利用同意程序。替代信用评估的准确性和风险度尚未积累足够的长期数据，这也是一大负担。每当增加新的评估项目时，模型验证和计算机反映都需重新进行，开发周期也较长。银行界表示，外部咨询、测试和系统稳定化等工作可能需要一年以上的时间。金融界指出，个别银行分别购买类似数据并重复开发相似模型的结构效率低下。需要对替代信息的利用范围、数据格式和模型验证方式等制定最低限度的共同标准。金融界人士表示：“监管机构仅提出方向，而将具体标准和基础设施的建设交给银行，同时开发和运营费用也由各自承担。”他指出：“应保障银行的自主性，但有必要制定数据利用和模型验证所需的共同指导方针。”

艾久恩储蓄银行通过Toss推出了专为个人商户设计的信用贷款产品，以扩大对小微企业的金融支持。艾久恩储蓄银行于14日宣布推出了Toss专用的商户信用贷款产品“个人商户全能贷款”。贷款利率为年利率11.90%至19.90%，最高贷款额度为5000万元，贷款期限为12至36个月。经营满6个月的个人商户可以通过Toss应用程序申请。“个人商户全能贷款”的特点在于采用了综合替代信用评估模型，不仅评估商主个人的信用，还考虑了经营环境。该模型结合了艾久恩储蓄银行现有的信用评估模型与Toss和韩国评估数据共同开发的“Toss SOHO评分”，提高了审核的准确性。在商主评估中，利用Toss的个人数据和客户平台使用模式，反映了金融交易行为和资金运用特征。这样可以更立体地评估用户的还款能力，克服了仅依靠传统金融信息难以掌握的局限。在经营环境评估中，综合分析了商圈成熟度带来的租金上涨风险、外部客户比例、商圈的稳定性、成长性和营业能力等因素。艾久恩储蓄银行相关人士表示：“希望此次产品能够成为与地方商圈共同成长的金融共生生态系统的起点，并将致力于改善处于金融盲区的小微企业和个人商户的资金筹措环境。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

金融监管机构将对个人信用信息同意制度进行改革，以促进人工智能（AI）金融服务和替代信用评估的活跃应用。此举旨在减少每次金融交易时重复的事前同意程序，从而降低消费者的不便，并扩大数据利用基础。 金融委员会于16日召开了“个人信用信息同意制度改革法律咨询小组”的启动会议，讨论了信用信息法中同意制度的改善方向。 现行信用信息法原则上要求在个人信用信息的收集、使用、提供和查询等各个阶段获得个别的事前同意。金融机构需具体告知信息使用目的和提供机构，并在提供机构或信息项目变更时重新获得同意。 金融委员会认为，这种结构提高了消费者的“同意疲劳”，并限制了金融机构对AI和数据的利用。例如，若要利用通信和平台信息进行针对信用历史不足的薄文件借款者的替代信用评估，每当信息提供机构或项目增加时，都需要重新同意。在进行再融资贷款中介服务时，如果增加了合作金融机构，现有客户也需重新获得同意。 这也成为引入AI金融服务的障碍。如果银行希望通过AI聊天机器人整合分析子公司的证券和保险资产，则需要重新获得各子公司之间的信息提供同意。利用AI代理执行利率降低请求和再融资贷款代理服务也因重复的信息查询同意程序而受到限制。 权副委员长表示：“自1995年信用信息法制定以来，维持了超过30年的老旧‘化石法规’框架，亟需进行根本性的重新审视。” 金融委员会计划根据法律咨询小组的讨论，具体化信用信息法同意制度的改革方案，并征求金融消费者、金融行业和专家的意见，推动信用信息法的修订立法。

卡卡银行正在通过利用非金融数据的替代信用评估模型（CSS）来扩大包容性金融。 卡卡银行于11日宣布，利用替代信用评估模型，新增供应1.2万亿韩元的中低信用贷款。 卡卡银行在2022年下半年率先在业界建立了独特的信用评估模型“卡卡银行评分”，该模型利用了卡卡共同体、乐天会员、教保文库、金融结算院等的匿名结合数据，并将其应用于信用贷款审核，提高了对中低信用者和“无信用记录者”的识别能力。 在个人经营者贷款领域，卡卡银行还运营了基于经营场所信息的“小微企业行业特化信用评估模型”。这一模型用于提高对餐饮业经营者和在线卖家等在现有评估体系下难以判断信用度的借款人的评估准确性。 根据卡卡银行的数据，自2023年引入替代信用评估模型以来，约12%（按数量计算）的中低信用贷款申请在传统模型下会被拒绝，但通过替代信息基础的评估获得了额外批准。得益于替代信用评估模型的性能，自2017年7月成立以来，卡卡银行处理的中低信用贷款累计已超过16万亿韩元。 卡卡银行还在推动替代信用评估模型的外部推广。去年6月与NICE评估信息签署了业务协议后，从今年开始向部分储蓄银行和资本公司提供替代信用评估分数。 卡卡银行预计在年内将有10家以上的金融机构将该模型引入贷款审核中。通过替代信用评估模型的推广，卡卡银行计划扩大金融弱势群体的信用评估机会。 卡卡银行相关人士表示：“替代信用评估模型的推广将成为建立更公平、精细的信用评估体系的关键，尤其是针对那些在传统信用评估系统中被忽视的消费者。我们将不断努力推动信用评估模型的创新，并将其推广至金融行业，让更多客户受益于新的包容性金融。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。