[디지털데일리 오병훈기자] 휴대폰 결제 서비스를 운영하는 전자지급결제대행사(PG사) 입장에서 이용자의 휴대폰 결제 요금 미납은 가장 중요한 리스크 관리 대상 중 하나다. 통신사와 가맹점 사이에서 결제 서비스를 담당하는 PG사 특성상 이용자가 통신요금을 미납할 경우 해당 금액이 PG사 손실로 돌아올 수 있기 때문이다.

28일 최현수 KG모빌리언스 정보기술(IT)개발본부장은 ‘코리아 핀테크 위크 2024’에서 인공지능(AI)을 통한 휴대폰결제금 미납 리스크 관리 방법을 소개했다.

휴대폰 결제 시스템상 결제 대금은 정산주기에 맞춰 가맹점(판매자)에 선지급된다. 이 때문에 이용자가 결제금이 포함된 통신요금을 미납해 정산이 밀리게 되면, 곧 결제대행사 손실로 이어질 수 있다는 설명이다. 휴대폰 결제 시장에서 미납이 예측되는 거래를 적절히 차단해 대손 금액을 줄이는 리스크 관리가 필수인 이유다.

하지만 미납 예측을 통해 거래를 차단하면, 결제 성공률이 낮아지기 때문에 결국 ‘결제 성공률’과 ‘결제 차단율’ 사이에서 줄다리기도 해야 한다. 그 경계선을 정하는 과정에서 PG사 내부에서도 관리부서와 영업부서 간 의견 충돌이 잦다는 것이 최 본부장 설명이다.

최 본부장은 “이용자가 (휴대폰 결제요금을) 납부를 하지 않았다면 그대로 PG사 손실로 오기 때문에 리스크관리가 매우 중요하다”며 “예컨대 동일한 상품 금액을 100건을 결제했을 때 단 1건이라도 미납이 된다면 손해를 보는 구조이기 때문에 미납 리스크 관리를 철저하게 해야된다”고 설명했다.

이에 대응해 KG모빌리언스는 지난 2022년 3월부터 빅데이터를 활용한 머신 러닝 모델을 통해 휴대폰결제 차단 대상을 구분하기 위해 리스크 관리 AI 프로젝트를 시작했다. 이용자 특성으로부터 미납·수납 이용자를 분류하고, 이용자 수납 등급에 따라 결제 차단 여부를 결정하는 방식이다.

최 본부장은 “(KG모빌리언스가) 충분한 데이터를 보유하고 있었기 때문에 AI를 운영에 적용할 수 있었던 환경이었고, 취급해야 하는 데이터들이 정형화된 데이터였기 때문에 이를 활용한 머신러닝 기법으로 개발을 진행하게 됐다”고 설명했다.

다만, 아직 해당 머신러닝에 대한 완전한 검증이 끝난 것은 아니다. 이용자 결제를 차단한 이상 해당 이용자가 ‘성실히 수납할 이용자’였는지 ‘미납할 이용자’였는지 구분하기 어렵다는 문제가 발생한다. 결국 미납률이 떨어지는 이유가 머신러닝을 적용한 덕분인지에 대해서는 추가적인 검증이 필요하다는 것이 그의 해석이다.

마지막으로 그는 “KG모빌리언스 리스크 관리 기술 고도화는 20년 가까이 지속됐으나, 머신러닝 도입 이후 불과 몇 시간 만에 (이전 리스크관리 시스템보다 더 나은) 결과를 도출할 수 있었던 것은 (AI) 기술 발전과 접근성이 매우 좋아졌기 때문”이라며 “내부적으로도 결제 성공률을 높이려는 사업부와 리스크관리를 강화하려는 관리부 간의 의견 충돌이 잦아들어다는 이점도 있었다”고 강조했다.