업스타트 홀딩스 Bank of America SMID Cap Virtual Conference

네. 아주 짧게 한 줄로 요약하면, ‘소비자 대출을 위한 AI’입니다. 저희는 소비자들이 들어와서 신용(대출) 제안을 비교해 볼 수 있는 마켓플레이스 비즈니스를 운영하고 있습니다. 개인대출, 자동차대출, HELOC(주택담보 신용한도대출)를 취급합니다. 장기적으로는 소비자 신용상품 전 라인업을 제공하게 될 것입니다. 처음부터 저희의 핵심 전략은 이렇게 말하는 것이었습니다. “모델을 활용해 더 나은 예측을 하고, 패턴과 데이터를 이해하는 방식에서 혁신적인 기술 변화가 대거 일어나고 있다.” 그런데 그런 혁신이 대체로 소비자 대출에는 아직 제대로 들어오지 못했습니다. 사실 그 혁신이 가장 필요하고, 가장 중요한 곳이 소비자 대출이라고 볼 수 있는데도 말입니다. 소비자 대출의 역사를 떠올려 보면, 이건 세계에서 가장 오래된 산업입니다. 거의 모든 사람이 인생의 어느 시점엔가 돈을 빌리게 됩니다.

그리고 의외로 많은 사람들이, 어떤 지표를 쓰느냐에 따라 다르긴 하지만, 미국 인구의 50% 또는 그 이상이 신용 접근 측면에서 충분한 서비스를 받지 못하고 있다고 저희는 보고 있습니다. 비용이 너무 비싸거나, 승인이 나지 않거나, 시간이 너무 오래 걸리는데, 이는 근본적으로 모델과 대출기관이 그들의 리스크를 이해하는 역량이 너무 제한적이기 때문입니다. 그래서 저희가 시간에 걸쳐 해온 일은, 리스크를 더 잘 이해할 수 있는 모델—저희는 이를 ‘더 나은 리스크 분리’라고 부릅니다—을 구축하고, 동시에 많은 프로세스를 자동화하는 것이었습니다. 그 결과, 대출을 원하는 일상적인 미국인들—사실상 거의 모두에게 해당합니다—에게 신용의 비용과 복잡성을 획기적으로 낮출 수 있게 됐습니다.

네. 제가 말씀드린 바로 그 두 가지 이유입니다. 첫째, 이 산업은 거의 모든 사람에게 관련이 있습니다. 여기서의 주소가능 시장(TAM)은 엄청나게 큽니다. 여기에 대해 어떤 식으로든 계산을 대입해 보면, 거의 우스울 정도로 큽니다. 동시에 보통 그렇게 큰 산업은 이미 포화 상태이고, 매우 잘 충족되어 있으며, 각종 혁신도 이미 다 반영돼 있는 경우가 많은데, 소비자 대출 분야는 전혀 그렇지 않습니다. 이 분야는 여러 역사적 이유로 새로운 기술을 도입하는 속도가 느린 편이었다고 생각합니다. 저희는 수년 동안 사실상 선도해 왔고, 인공지능 분야에서 일어나고 있는 많은 혁신을 이 영역에 적용하는 데 있어 상당히 큰 선두를 확보하고 있다고 봅니다.

저희는 이것이 AI가 선한 영향을 만들고 소비자에게 서비스를 제공하는 데 활용될 수 있는 최적의 적용 사례 중 하나라고 생각합니다. 이런 것들을 종합해 보면, 아직 그 파괴적 변화를 완전히 흡수하지 못한 거대한 시장을 대상으로 한 혁신적 기술 전환이 있는 것이고, 그러면 자연스럽게 아주 오랜 기간 복리로 성장할 수 있는 사업이 나올 수밖에 없다고 생각합니다.

네, 네. 물론 데이브와 저는 오랫동안 긴밀한 파트너십으로 함께 일해 왔습니다.

말씀하신 대로 저희는 14년 전에 이 사업을 시작했습니다. 이 사업에서 놀라웠던 점은, 구축하는 데 생각보다 훨씬 오래 걸렸다는 것입니다. 처음 시작했을 때는 “아, 우리가 이렇게 하면 몇 년 안에 모두가 기회가 얼마나 큰지 깨닫고, 신용에 AI를 적용하는 같은 레이스에서 우리를 쫓아올 거야”라고 생각했습니다. 그런데 실제로는 그 일이 일어나기까지 걸린 시간이 너무 느려서, 저희는 계속 놀라고 있습니다.

그건 사실 저희가 이른바 레이스의 첫 번째 구간, 즉 ‘첫 번째 레그’를 구축하는 데 그렇게 오래 걸렸던 이유들과도 크게 관련이 있다고 봅니다. 소비자 신용, 더 넓게는 신용 전반이 그렇지만 특히 소비자 신용은 아시다시피 규제가 매우 강합니다. 또한 이 산업에는 기존에 굳어진 방식들이 많이 자리 잡고 있습니다. 만약 “우리는 신용 리스크를 완전히 새로운 방식으로 이해한다”라고 말하려 한다면, 그걸 실제로 시장에서 통용되는 현실로 만들고 대규모로 실행하려면 무엇이 필요할까요? 결국은 다양한 종류의 아주 오래된 기관들이 대거 동의하고 참여해야 한다는 거죠.