- hosted by 윤상민 (서울대학교 학생)
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대출은 금융 시스템에서 가장 핵심적인 요소 중 하나입니다. 이번 CDFi 세미나 세션에서는 윤상민님과 함께 개인 신용대출의 진화 과정과 탈중앙금융(DeFi)의 발전 속에서 온라인투자연계금융업의 역할을 알아보고자 합니다.
배경
머신러닝 기반의 리스크 측정 기술 발전과 블록체인 등 데이터 저장 기술의 발전으로 개인이 자본을 직접 운용하고 보다 적극적으로 수익을 추구할 수 있게 되었습니다. 그 결과 개인 신용대출은 탈중앙금융(DeFi)에서 핵심 영역으로 부상하게 되었습니다.
개인 대출의 대출 및 관리 절차
전통적인 신용대출 사이클은 크게 세 단계로 구분됩니다:
1. 모객
고객 확보는 온라인 또는 오프라인 채널을 기반으로 진행됩니다 현재 온라인 채널이 활성화되어 있는 편이며 보통 카카오페이, 토스 등과 같은 온라인 뱅킹 플랫폼이 선호됩니다. 브랜드 인지도가 높은 금융기관은 자체 채널을 운영하기도 합니다. 온라인 채널은 효율성·속도 측면에서 유리하며, 최종 고객은 여러 플랫폼에서의 대출 상품을 손쉽게 비교할 수 있기 때문에 온라인 채널을 더욱 선호합니다. 오프라인은 선호도는 낮지만 여전히 모객이 진행되고 있으며, 은행 창구나 광고 전화 등의 방식이 이에 해당됩니다.
2. 신용평가
개인 신용 데이터는 국세청 등 다수의 공공기관과 KCB·NICE 등의 신용평가사를 통해 수집됩니다. 이후 신용평가는 다음 세 가지 방식으로 수행됩니다.
i) 신용평가사의 기성 신용평가 모델을 그대로 활용하는 방식
ii) 신용평가사와의 컨설팅을 통해 맞춤으로 구축된 모델을 활용하는 방식
iii) 금융기관이 앞서 언급한 신용 데이터를 구매하여 자체 모델을 개발하는 방식
3. 대출 사후 관리
대출 사후 관리는 추심, 부실채권 매각, 법적 회수 절차 등의 방법을 통해 진행됩니다.
온라인투자연계금융(P2P 금융)
온라인투자연계금융법(2020) 이후 법제화된 이 비즈니스 모델은, 플랫폼을 통해 차입자와 투자자를 직접 연결합니다. 차입자는 플랫폼에 대출채권을 발행하고, 투자자는 신탁기관(통상 은행)이 관리하는 원금 및 이자에 대한 청구권을 보유합니다. 개인 신용대출에서부터 부동산 및 중소기업(SME) 자금조달에 이르기까지 다양한 상품이 존재합니다. 온라인투자연계금융을 통해 투자자는 대체투자 기회를 얻고, 대출자는 니치 시장(Niche Market)으로부터 자금을 조달 받을 수 있습니다.
효율성 분석
- 전통 금융기관은 IT 시스템과 데이터 비용의 중복 그리고 제한적인 신용 모델링 효율성으로 어려움을 겪고 있습니다.
- P2P 플랫폼은 자동화, 맞춤형 리스크 모델, 소외된 차입자에 대한 접근성 확대를 통해 효율성을 제고합니다. 다만 신탁기관에 의존하고, 회계 처리의 중복이 존재하며, 수수료 구조로 인한 비효율성은 여전히 남아 있습니다.

탈중앙화 가능성과 한계
완전한 탈중앙화 시스템은 공유 인프라, 오픈 신용평가 모델, 스마트 컨트랙트 기반 자금 흐름 등의 방법을 통해 중복이 발생하는 문제를 줄일 수 있습니다. 다만 트랜잭션 수수료(예: 블록체인 가스 비용)와 같은 과제는 여전히 해결해야 하는 부분입니다.
현재 P2P 금융은 부분적 탈중앙화를 구현하고 있습니다. 긍정적 측면으로는 개인 투자자 단위의 의사결정과 분리된 자금 수탁이 가능하다는 점이 있습니다. 하지만 자금 집행, 데이터 소유권, 대출 회수 절차에서 중앙집권적인 부분은 계속 유지되고 있습니다.

완벽한 탈중앙화를 이루기 위한 방법
완전한 탈중앙화를 이루기 위해서는, 다음 세 축에서의 개선이 필요합니다:
- 자본의 탈중앙화(Capital Decentralization) — 스테이블코인을 활용해 투자자와 차입자 간의 직접 송금 및 자동화된 상환을 구현합니다.
- 데이터의 탈중앙화(Data Decentralization) — 차입자의 신용 이력을 온체인에 저장(예: Soulbound 토큰)합니다.
- Web3 관리(Web3 Management) — 리스크 모델의 마켓플레이스화를 진행하고, 유동성 확보를 위한 분산형 대출채권 거래소를 도입합니다.
해당 자료는 CDFi 세미나에서 진행한 세션 내용을 바탕으로 제작되었습니다.해당 자료의 저작권은 CDFi 및 발표자에게 귀속되며, 어떤 형태로든 동의 없이 복제, 변형, 재배포 될 수 없습니다.
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