기존 은행에서 사용하고 있는 CB데이터의 스코어링 안에 다른 Alternative 데이터를 넣어 크레딧 스코어의 변화가 생기도록 해보겠다.
(윤호영 카카오뱅크 공동대표) 사례에 대한 얘기를 하나만 드려보겠습니다. 제가 친한 모 법대 교수께서 안식년을 맞이하여 가족들과 함께 미국으로 1년 동안 교환교수로 가셨어요. 가셨는데, 미국에서 학비를 받으셨는데 그 이후에 미국에서 살지 않다 보니까 미국 도착해서 카드 발급을 못 받는 거예요. 그래서 이 양반이 너무 속상해서 '내 크레딧이 내가 한국에선 무척 높은데 미국에선 카드를 못 받는다.'라고 생각해서 '한국카드를 써야 되는구나.'라고 생각했다가 우연하게 아마존에 들어가서 책을 사고 나서 결제를 하니까 끝에 카드 권유를 하더라는 거예요, 아마존에서.  그래서 '이게, 나한테 어떤 카드를 권유하지?' 봤더니 한도도 크레딧이 굉장히 높아요. '나는 한국에서도 이 정도 크레딧을 안 주는데 미국에 있는 아마존이 나를 어떻게 안다고?' 그 이유는 이 교수님께서 아마존의 전공서적을 굉장히 오랜 기간 동안 구매를 해왔었던 이력을 보고 신용도를 높게 판단한 거고, 그 판단을 가지고 카드에 대한 오퍼를 한 겁니다.  이게 지금 현재 벌써 이루어지고 있는 일들이거든요. 저희가 갖고 있는 크레딧 스코어 시스템은 우리만의 독창적인 것은 아닙니다. 기본적으로 기존 은행에서 쓰고 있는 CB데이터라고 불리는, 현재 쓰고 있는 그 스코어링 안에 조금 더 차별화 할 수 있고, 우리가 타깃으로 갖고 있는 연령대나 고객들에게 뭔가 의미 있는 다른 Alternative 데이터를 넣어주게 되면 기존에 이분들이 4등급, 5등급이었던 것들이 저희 판단에는 3등급 있고 2등급일 수도 있거든요. 그런 것들을 저희가 해보겠다는 겁니다.