[투자 유치 기업 정보] 렌딧 70억 투자 유치 “전문 인력 강화할 것”

P2P금융기업 렌딧은 크레비스-라임 임팩트 벤처펀드, 옐로우독, 콜라보레이티브 펀드, 알토스벤처스 등 국내외 벤처캐피털(VC) 4곳으로부터 총 70억원의 투자를 유치했다고 14일 밝혔다. 지금까지 렌딧이 유치한 투자금은 총 243억 5천만원으로 이는 국내 P2P금융기업 중 최대 규모다.

이번 투자의 특징은 국내외 임팩트 투자사들이 대거 참여했다는 점이다. 이들이 렌딧에 주목한 이유는 기술 기반으로 중금리대출 시장을 혁신해 금리절벽이라는 사회 문제를 해결하는데 주목할 만한 성과를 만들어 내고 있기 때문이다.

렌딧은 중금리대출의 효용성을 대출자가 아낀 이자라는 지표로 수치화하고 있다. 렌딧 대출자 중 약 54.2%는 고금리 대출을 렌딧 대출로 대환하는 대출자다. 대출자가 아낀 이자는 렌딧을 사용함으로서 아낀 이자와 대환 외 대출자들이 다른 금융권의 고금리 대출을 받지 않고 렌딧 대출을 받아 아낄 수 있었던 이자를 합친 수치다. 렌딧이 1,500억원 이상의 중금리대출을 집행하며 만들어 낸 ‘대출자가 아낀 이자’는 이미 100억원을 넘어섰다.

중금리대출 효과를 만들어 내는 기반은 정교한 심사평가모델이다. 렌딧은 자체적으로 개인신용평가시스템(Credit Scoring System, 이하 CSS)을 개발했다. 신용평가사에서 제공하는 250여 가지의 금융 데이터를 기반으로 대출 신청자를 심사한다. 렌딧 심사평가모델의 가장 큰 특징 중 하나는 각종 금융정보의 최근 12개월 간 트렌드를 분석한다는 점이다. 각종 지표의 추이를 종합적으로 분석해 렌딧의 자체 신용등급을 산출한다. 이 결과 똑같이 CB 3등급인 A와 B가 대출을 신청하더라도 각자에게 맞는 개인화 된 적정금리가 책정된다. 이렇게 축적된 기 신청자의 데이터를 적용해 지난 3년간 지속적으로 심사평가모델을 고도화해 왔다. 또한 머신러닝 기법을 도입, CSS의 평가 능력을 높여 가고 있다.

렌딧은 투자에서도 데이터 분석에 기반한 실시간 분산 투자 추천시스템을 개발해 운영 중이다. 투자금을 입력하면 현재 투자가 가능한 채권을 조합해 한 번에 100개 이상의 채권에 분산투자 할 수 있도록 추천해 주는 투자 서비스다. 투자금을 잘게 쪼개어 수 백 개 이상의 채권에 분산투자해 투자 안정성을 높일 수 있다. 현재 렌딧 전체 투자자들의 누적 투자 건수는 810만 건을 넘어섰다.

렌딧의 김성준 대표는 “렌딧이 3년간 집행한 1500억원의 중금리대출은 정부의 공적자금 투여 없이 민간에서 자금이 선순환 해 자금 공급자와 자금 수요자가 균형을 이루어 만들어 진 금융의 공유경제모델”이라며 “이번에 유치한 투자금을 기반으로 개발 인력과 금융 전문 인력을 충원하고 R&D에 더욱 집중해 기술을 기반으로 1600조원의 가계부채 문제를 해결할 수 있는 솔루션을 제공하는 데에 더욱 집중하겠다”고 말했다.

옐로우독의 제현주 대표는 “렌딧이 연간 1조원의 중금리대출을 집행하게 되면 한 해에 15만명의 서민이 700억원의 이자를 절약할 수 있게 된다”며 “이처럼 가시적인 소셜 임팩트를 일구어 내는 기술 기반의 스타트업이라는 가치를 크게 봤다”고 밝혔다.

기사출처 : http://www.venturesquare.net/771154