넘블 리서치 후기 - 비재무 데이터에 기반한 신용평가모델 리서치

※ 스스로 탐구하고 성장하는 공간, 넘블 리서치 - https://www.numble.it/numbleresearch

'핀테크가 주목하는 '디지털 흔적'을 활용한 비재무 데이터 기반 대안신용평가 모델 리서치', 데이터 분석은 물론 금융 디지털에 관심을 가졌던 저에게 있어 한번 도전해보고 싶은 프로그램이었습니다. 비록 유료 프로그램이고, 강의가 제공되는 것도 아니지만, 특정 주제에 대한 실용적인 데이터 분석을 해보고 싶다는 목적이 더 강했기에 신청하게 되었습니다.

 

'왜 비재무 데이터 기반 대안 신용평가인가요?' 라는 질문에 넘블은 ''디지털 흔적' 빅데이터를 통해 행동의 일관성, 안정성, 꼼꼼함 같은 소비자 성향을 파악해 신용점수를 매기다'라고 답합니다. 신용을 평가할 때 재무 데이터 뿐만 아니라, 비재무 데이터를 활용하여 소비자 성향을 파악하고, 이를 신용평가에 반영하는 것의 중요도가 높아지고 있다라고 할 수 있습니다. 

 

넘블 리서치는 강의가 아닙니다. 관심분야를 직접 분석해보며 ‘자발적으로 학습’하는 것입니다. 그렇기 때문에 과제별로 가이드라인이 제공되고, 가이드라인에 맞춰 과제를 제출하면 되는 방식의 프로그램입니다. 매주 아래와 같은 가이드라인이 주차별로 제공이 되기 때문에 3인 1조 팀으로든, 아니면 개인이 혼자서 수행하든 가이드라인과 Q&A를 통해 일주일 안에 과제를 완수해 나가시면 됩니다.

 

(※ 가이드라인 예시 - https://thoughtful-arch-8c2.notion.site/2-9340d33ac57e4cf3848ca7f41c5db0f1)

 

위와 같은 커리큘럼으로 2022년 7월 29일부터 9월 1일까지, 5주 동안의 일정을 진행했습니다. 비재무 데이터에 대한 브레인스토밍, OpenDART, MACRO 데이터, PyTrends와 뉴스데이터, 그리고 산업재해 데이터까지 다양한 공공데이터를 활용한 분석을 진행하게 되었습니다. 네트워킹 세션의 경우는, 신청자 최소 인원이 충족되지 않아 부득이하게 취소되었고요. 그래서 5주차 과제를 제출하면서 모든 일정을 마무리하게 된 것이 다소 아쉽기도 했습니다.

 

Python을 활용하여 진행하는 것이 이번 리서치의 원칙이었지만, 파이썬을 써야만 과제 제출이 인정되거나 하지는 않았습니다. 저와 저희 팀 또한 파이썬으로 진행하지 못할 때는 다른 방법으로라도 보고서를 채우려 노력했고, 심지어는 Power BI라는 시각화 툴을 이용해 과제의 중심을 잡아나간 적도 있을 정도입니다. 

 

또한 디스코드 채널에 남아있는 이전 리서치 자료에서 실제 참여자 대비 완주율이 20%밖에 되지 않는다는 것을 확인할 수 있었고, 과제의 퀄리티를 챙기지 못할 바에는 완주라도 얻어가자라는 마인드로 프로그램에 임했습니다. 실제로 프로그램을 진행하면서 모든 팀의 과제를 디스코드 채널을 통해 확인할 수 있었는데, 1~2주차에는 10개 이상의 팀이 과제를 제출했지만 마지막 5주차에서는 불과 5개 팀에서만 과제가 제출된 것을 볼 수 있었습니다. 거기에 3인 1조 팀이 그대로 유지했다고 볼 수도 없어서, 개인별 완주율은 이보다도 더 낮을거고요.

 

그래도 저는 제 남은 팀원과 함께 완주를 성공했기 때문에, 3만원 deposit을 온전하게 환급받을 수 있었습니다.

(※ 참가비의 경우 프로그램별로 차이가 있으며, 참가비 3만원 중 예치금 3만원 등 완주 시 환급율이 100%인 프로그램도 있습니다.)

 

피드백 제공이라는 보상은 우수자 3팀에게 주어지는 것이었기에 팀원 셋이 온전히 있을 때 한 번 밖에 받지 못했지만, 그래도 어려운 상황 속에서라도 끝까지 완주를 해냈다는 성취감으로 마라톤 완주와 같은 느낌을 얻게 되었습니다.

 

그래서 제 개인적인 생각으로는, 위에 있는 과제를 가이드라인대로 온전히 다 소화하실 수 있다면 개인으로든 팀으로든 무조건 참여하시고, 한 달 가량의 매주 과제를 제출하는 것에 대해 자신을 시험해보고 싶으신 분들은 팀으로 참여하시기를 권해드립니다. 저와 제 팀원 모두, 다른 팀원이 불가피한 사정으로 빠지게 됐을 때 이 과정을 포기하고 싶었던 순간이 있었거든요.