수동 프로세스를 모바일 우선으로: AableCredit, AWS로 대출 혁신

AableCredit은 인도의 은행과 금융 회사가 신용 신청을 평가, 승인 및 모니터링하는 방식을 혁신하고 있습니다. AWS와 협력하여 모바일 우선, 다국어 지원, AI 기반 위험 평가 플랫폼을 구축했으며, 이를 통해 고객의 워크플로를 간소화하고 스타트업이 전국으로 확장할 수 있도록 지원했습니다.

기존의 대출 회사는 신용 평가를 위해 수동 프로세스에 의존해 왔습니다. 상담원은 대출자를 직접 방문하고, 사진을 찍고, 자유로운 대화를 나누고, 기억에 의존하여 평가서를 작성해야 했습니다. 체계적인 기록, 표준화된 질문, 일관된 데이터 수집 방법이 부족했기 때문에 이러한 과정은 종종 느리고 리소스 소모가 심했으며 결과 또한 신뢰할 수 없었습니다.

인도의 언어적 다양성은 또 다른 어려움을 야기하는데, 인터뷰는 10개 이상의 언어와 여러 방언으로 진행됩니다. AbleCredit의 공동 창립자이자 최고 AI 책임자인 Harshad Saykhedkar는 "비슷한 두 건의 대출 신청이라도 현장 방문을 누가 진행했느냐에 따라 평가 결과가 크게 달라질 수 있습니다."라고 설명합니다. 게다가 상담원들은 보통 하루 2~3건밖에 처리하지 못하기 때문에 은행의 대출 결정에 많은 시간이 소요됩니다.

AI 기반 워크플로 소개

AableCredit의 플랫폼은 신용 평가 방식을 혁신하고, 금융 액세스를 대중화하고, 처리 시간을 단축하고, 정확성을 높이고 있습니다. 최대 8일이 소요될 수 있는 수동 방식 대신, AbleCredit 솔루션을 사용하는 대출 기관은 30분 만에 평가를 완료하고 1시간 이내에 전체 보고서를 생성할 수 있습니다. 또한 현장 상담원은 통합 모바일 워크플로를 통해 사진을 촬영하고 현지 언어로 인터뷰를 녹화하고 사례 파일을 업로드할 수 있습니다. Saykhedkar는 “AWS에서 실행되는 AI 기반 플랫폼을 통해 은행은 일관되고 빠르게 평가를 수행하고, 대출자는 더 빠르게 승인을 받습니다.”라고 말합니다.

AableCredit은 또한 대출 파트너의 처리량을 약 200% 개선했습니다. 이전에는 하루 2~3건의 사례를 처리하던 상담원이 이제는 최대 10건까지 처리할 수 있게 되어 은행이 대규모 현장 팀을 추가하지 않고도 대출 업무를 확장할 수 있게 되었습니다. 동시에 AableCredit을 사용하는 대출 기관들은 EMI 연체(대출 상환 실패) 위험이 최대 38% 감소한 것으로 나타났는데, 이는 언어, 상담원, 지역에 관계없이 더욱 일관된 평가가 이루어졌음을 보여줍니다.

AWS 기반 다중 테넌트 위험 평가 플랫폼 구축

서비스를 전국으로 확장하기 위해 AableCredit은 다국어 오디오 및 다양한 문서 입력을 처리하는 더 빠르고 일관된 방법과 AI 모델을 훈련하고 개선하는 비용 효율적인 접근 방식이 필요했습니다. 이 스타트업은 이미 AWS에서 운영하고 있었고, 이를 플랫폼의 기반으로 계속 활용했습니다. Saykhedkar는 “우리는 AWS 우선 회사입니다.”라고 설명하며 “웹 앱부터 데이터베이스와 훈련까지 모든 것이 AWS에서 실행됩니다.”라고 덧붙였습니다.

AbleCredit은 Amazon Elastic Container Service를 사용하여 아시아 태평양(뭄바이) 리전에서 웹 애플리케이션과 모바일 백엔드 모두 호스팅하며, 단일 다중 테넌트 아키텍처를 통해 여러 비은행 금융 회사에 서비스를 제공합니다. 각 고객의 데이터는 훈련 데이터, 모델 체크포인트 및 평가 로그가 저장되는 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 버킷으로 나뉩니다. 또한 AbleCredit은 Amazon Rekognition으로 현장 방문 중 수집된 이미지를 분석하여 오디오 트랜스크립션 변환 및 문서 검토와 함께 자동 검사를 지원합니다. 

다국어 데이터를 지능형 인사이트로 변환

현장 인터뷰는 다양한 언어와 지역 방언으로 진행되기 때문에 일관된 인사이트를 도출하거나 사례를 확실하게 비교하기 어렵습니다. AableCredit의 플랫폼은 이러한 언어적 다양성을 대규모로 관리하며, 다국어 오디오를 구조화되고 맥락을 반영한 요약본으로 변환하도록 훈련된 AI 에이전트를 통해 대출 기관은 리전과 포트폴리오 전반에 걸쳐 자신 있게 이러한 데이터를 활용할 수 있습니다.

각 훈련 주기 전에 AbleCredit은 Amazon S3에 저장된 다국어 오디오 데이터를 준비 및 정리하고, Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) Capacity Blocks를 사용하여 GPU 용량을 사전에 확보합니다. 이를 통해 팀은 며칠에 걸친 대규모 훈련 작업을 지연 없이 더 쉽게 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 리소스에 안정적으로 액세스할 수 있습니다. 각 주기에서 가장 성능이 뛰어난 모델은 Amazon S3에 저장되며 플랫폼이 계속 확장됨에 따라 재사용될 수 있습니다.

AbleCredit은 대량의 데이터를 안전하고 안정적으로 처리하기 위해 다양한 AWS 관리형 서비스를 사용합니다. 예를 들어, 애플리케이션 데이터는 Amazon Relational Database Service에 저장되고, 훈련 데이터세트와 모델 출력은 Amazon S3에 저장됩니다. 현장 제출 데이터는 Amazon Simple Queue Service를 통해 처리되어 플랫폼이 여러 리전과 언어에 걸쳐 근무하는 상담원들의 트래픽 급증을 흡수할 수 있습니다. Amazon Simple Notification Service는 트랜스크립션부터 분석, 최종적으로 표준화된 보고서 생성까지 처리 과정의 각 단계를 조정합니다. 이러한 서비스를 통해 AbleCredit은 오디오, 문서, 평가 자료 처리를 위한 통합 AI 워크플로를 제공할 수 있습니다.

대규모 대출 결정 가속화

소규모 플랫폼으로 시작된 사업이 전국적 규모로 확대되었습니다. “플랫폼을 출시했을 당시에는 하루에 몇 건의 사례만 처리했습니다. 지금은 인도 전역에서 매달 수천 건의 사례를 처리하고 있습니다.” 라고 Saykhedkar는 말합니다. 이러한 성장세를 바탕으로 회사는 AWS Marketplace 등록을 포함한 추가적인 AWS 서비스 도입을 검토하고 있습니다.

AableCredit의 여정은 초기 구축에서 대규모 운영으로 진화하는 수많은 스타트업의 여정을 반영합니다. AWS Activate는 기술 지침과 전문가 리소스를 AWS 크레딧과 결합하여 워크로드 구축 및 운영 비용을 상쇄하는 방식으로 창업자들이 이 여정을 완주할 수 있도록 지원합니다. 2013년 이후 전 세계 35만 개 이상의 스타트업이 AWS Activate에 참여했으며, 이 프로그램은 스타트업 성장을 지원하기 위해 80억 USD 이상의 크레딧을 제공했습니다. AWS Activate에 대해 자세히 알아보고 이것이 AWS에서 구축, 확장 및 성장하는 데 어떻게 도움이 되는지 확인해 보세요.