투게더펀딩, P2P 최초 부동산 담보 상품 6천건 돌파

주택담보 분야 P2P(개인 간)금융 플랫폼 투게더앱스(투게더펀딩)가 국내 P2P금융 기업 최초로 부동산 담보상품 6,000건을 달성했다. 투게더펀딩은 상품 출시 약 4년 8개월 만에 누적 대출 집행 건수 6천 호를 돌파했다고 12일 밝혔다. 이날 6천 호 달성은 지난 2월 5천 호를 달성한 지 불과 4개월 만에 이뤄낸 쾌거로 투게더펀딩의 고속 성장을 설명해준다.

투게더펀딩은 상품 공급을 시작한 2015년 9월 이래 현재까지 안전자산으로 평가받는 주거용 부동산 담보 상품을 주로 취급해왔다. 아울러 40여 명의 전문 심사 인력과 채권관리 인력이 상품 평가와 NPL 업체와의 협력관계를 유지하고 있다. 이렇듯 안전 자산 위주의 상품을 꾸준히 공급한 결과, 투자자의 신뢰를 확보할 수 있었고, 상품 모집 리스크를 최소화하는 선순환구조를 달성할 수 있었다.

 

꾸준한 신규 회원 유입 또한 투게더펀딩의 고속 성장을 견인하는 요인으로 꼽을 수 있다. 최근 2년간 투게더펀딩에 새롭게 유입된 회원은 약 18만여 명으로 이들의 재투자율은 50%를 훌쩍 넘어섰다. 투게더펀딩 상품에 투자를 한 번이라도 진행했던 회원 대다수가 투게더펀딩 상품에 재투자를 진행하고 있다. 이처럼 높은 회원 충성도는 상품 모집 리스크를 최소화하는 대표적인 요인이다.

한편, 투게더펀딩은 올해 주요 과제로 기술력 고도화를 꼽았다. 투게더펀딩은 현재 6건의 P2P 관련 기술 특허를 보유하고 있으며, 6건의 출원을 완료하였고, 5건의 출원을 준비 중이다. 코로나19 여파로 필요성이 높아지는 비대면 시스템 도입을 필두로 빅데이터를 활용한 부동산 가격예측 시뮬레이션, 독자적 채권관리 시스템, P2P 보안 시스템 강화 등을 올해 안으로 출원할 계획이다.

투게더펀딩이 보유한 6천 호의 데이터는 중위험 중금리 대출 상품을 주로 다루고 있어, 매우 한정된 LTV만을 다루고 있는 은행권 데이터와는 차별점을 보유하고 있다. 투게더펀딩은 6천 호 각각의 ▲차주 신용도 및 직업, ▲지역, ▲LTV, ▲이자율, ▲상환율 등을 종합적으로 분석해 상품 평가 기술을 한 단계 더 고도화시킬 계획이다. 또한, 올해 초 금융 데이터거래소가 출범하며 금융 및 비금융 데이터가 가능해진 만큼, 이들 정보를 구입해 더욱 안전한 투자자 맞춤형 서비스를 제공할 예정이다.

투게더펀딩을 운영하는 ㈜투게더앱스 김항주 대표는 "이번 6천 호 달성은 투게더펀딩에 대한 고객 신뢰도를 보여주는 주요한 지표"라며 "6천 호를 취급하며 누적된 데이터를 활용해 IT 기술력을 고도화해 나아감으로써 투자자 신뢰를 더욱더 굳건히 쌓아가겠다"고 밝혔다.

윤소영 기자

ericahue@tech42.co.kr
기자의 다른 기사보기
저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지

관련 기사

“여행 경비도 외화로 바로 정산”…트래블월렛 친구간송금 600만건 넘었다

트래블월렛은 ‘친구간송금’ 서비스가 출시 1년 8개월 만에 누적 이용 건수 600만 건을 넘어섰다고 15일 밝혔다. 누적 이용자 수는 200만 명을 기록했다.

전기차 보조금, 판매 실적보다 공급망·안전이 먼저...테슬라·BYD도 심사대 오른다

전기차 보조금 기준이 7월부터 달라진다. 공급망·안전관리 등 5개 분야 13개 항목 평가에서 60점 이상을 받아야 보급사업 참여 가능. 테슬라는 통과 유력, BYD는 공급망 항목이 변수.

“코딩 몰라도 금융 AI 실무 경험”…PFCT, AI 신용평가 아카데미 4기 모집

AI 금융기술 기업 피에프씨테크놀로지스(PFCT)는 금융 AI 실무 인재 양성을 위한 ‘제4회 PFCT AI 신용평가 아카데미’ 참가자를 모집한다고 13일 밝혔다. 모집 기간은 이날부터 31일까지다. 참가 대상은 AI 금융기술에 관심 있는 대학생, 대학원생 및 졸업생이며 참가비는 전액 무료다.

AI가 상품 찾고 결제까지…플래티어, ‘에이전틱 커머스’ AX 백서 발간

AI가 고객 대신 상품을 탐색하고 비교한 뒤 결제까지 수행하는 커머스 환경이 현실화되면서, 이커머스 기업의 경쟁 전략도 기능 단위의 AI 도입을 넘어 전사적 AI 전환으로 이동하고 있다. 단순 추천 알고리즘이나 챗봇 적용만으로는 변화 속도를 따라가기 어려워졌고, 기업 운영 구조 자체를 AI 중심으로 재편해야 한다는 요구가 커지고 있다.