2020년 이후 발생한 코로나 팬더믹은 사회적 거리두기와 영업제한으로 대면영업 중심의 자영업 등에 타격을 주었고, 가계부채의 급격한 증가를 가져와 대출의 부실을 초래할 가능성이 커지게 되었다. 이러한 가계대출의 부실을 막기 위해서는 기존 대출심사를 보완하고 강화할 필요가 있다. 대출심사에 사용되는 기존의 전통적인 신용평가 방식은 과거의 신용내역을 바탕으로 한다는 점에서 금융거래 실적이 부족한 사회초년생이나 노년층 등의 저신용 등급 금융이력부족자(Thin-Filer) 중 우량가능 고객의 판별가능성이 낮다는 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하는 방안으로 전통적 신용평가시스템과 함께 개인의 특성을 나타내는 SNS 정보와 같은 비정형 정보가 사용되고 있다. 이는 스마폰이 대중화되어 SNS가 일상화되었고, SNS 활동에 개인의 성향이 반영되어 SNS 활동 데이터가 대면 관찰보다 상대적으로 접근이 용이하기 때문으로 추정된다.
이와 같이 기존 신용평가시스템의 보완방안을 모색하기 위하여 본 연구는 SNS 사용특성과 대출특성이 신용대출 상환에 미치는 영향을 실증분석하였다. 이를 위해 SNS를 실제 대출심사에 활용하는 T사 A 대출프로그램 자료를 이용하여 살펴보았다. 먼저 SNS 사용특성과 신용대출 상환의 영향을 분석하기 위해 프로필 사진과 본인의 게시글 등의 SNS 사용량, 공감과 댓글 등의 SNS 소통량으로 구분하여 변수로 사용하였다. 또한, 대출특성과 신용대출 상환의 영향관계는 대출기간, 대출횟수, 대출금액으로 대출상품의 특성을 나누어 분석하였다. 마지막으로 개인특성과 신용대출 상환과의 관계를 살펴보기 위해 개인특성을 성별, 나이뿐 아니라 신용점수를 변수로 분석하였다. 이항로지스틱 회귀분석을 통해 도출한 연구결과를 요약하면 다음과 같다.
첫째, 본 연구에서는 프로필 사진을 ‘본인, 가족·친구 등 사적 그룹, 사물·동물·취미 등 사회활동, 풍경 등, 캐릭터·유머 사진 등, 프로필 사진 없음’으로 7가지로 분류하였다. 분석결과 ‘프로필 사진 없음’과 비교할 때 SNS 프로필 사진 유형 중 본인 사진, 취미 등 사회활동 사진, 캐릭터·유머 사진 등, 가족· 친구 등의 사진을 선택하는 경우가 신용대출 상환에 통계적으로 유의하게 나타났다. 본인 사진은 외향적인 경향의 사람이 선택할 가능성이 크며, 취미 등 사회활동 사진은 성실한 경향이 강한 사람이 선택한 확률이 높다. 캐릭터·유머 사진 등의 경우는 개방성과 신경성이 높은 경향의 사람이 많이 선택한다. 반면 풍경 등 사진을 선택한 경우는 신용대출 상환에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못한 것으로 나타났다. 이는 주변 분위기에 신경을 많이 쓰는 스타일이거나 본인을 감추는 성향이 강하기 때문이라 판단된다.
둘째, SNS 사용특성 중 SNS 사용량은 페이스북, 인스타그램, 카카오스토리, 네이버 블로그의 게시글 등의 합계로 정의하였다. 그리고 SNS 소통량은 타인의 글에 대한 반응 즉 페이스북, 인스타그램, 카카오스토리, 네이버 블로그의 댓글 및 공감 수 등의 합계로 적용하였다. 분석결과 SNS 사용량은 통계적으로 유의하였다. 성실성 성향이 강한 사용자가 SNS 사용량이 많았다. 반면 SNS 소통량의 경우 통계적으로 유의하지 않았다. 이는 타인의 SNS에 댓글과 공감을 표시하는 수동적 행동이기 때문에 본인의 의사에 의해 결정되는 신용대출 상환에는 영향을 주지 못한 것으로 보인다.
셋째, 대출특성 중 대출기간은 통계적으로 유의하게 나타났다. 대출기간이 증가할수록 대출상환 가능성이 감소하는 것으로 나타나 장기차입자의 연체비율이 높았다. 대출횟수도 신용대출 상환에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 대출횟수가 많은 고객의 경우 연구대상 대출프로그램의 신청이 편하고, 대출을 성실하게 상환할 경우 대출심사에 가산점으로 반영되어 자주 애용한 경우라 할 수 있다. 반면 대출금액의 경우 통계적으로 유의하지 않았는데, 이는 분석대상인 A 대출프로그램이 300만원 미만의 소액대출 상품이므로 차입자에게 대출금액이 큰 부담으로 다가오지 않아 신용대출 상환에 영향을 미치지 못한 것으로 추정된다.
넷째, 개인특성 중 성별은 통계적으로 유의하게 나타났는데, 남성보다 여성이 연체하지 않고 기간 내에 대출상환을 잘 하는 것으로 나타났다. 이는 남들의 시선에 예민한 여성이 남성에 비해 연체에 대한 부담을 크게 느끼는 것으로 보인다. 반면 나이와 신용점수는 통계적으로 유의하지 않게 나타났다. 이는 분석에 사용된 A대출프로그램이 저신용 점수를 가진 20~30대 고객이 대부분인 대출상품으로 나이와 신용점수가 신용대출 상환에 크게 영향을 미치지 않은 것으로 보인다.
결과적으로 프로필 사진 및 사용량 등의 SNS 사용특성, 대출기간과 대출횟수 등의 대출특성, 성별 등의 개인특성이 신용대출 상환에 통계적으로 유의하게 나타났다. 이를 참고하여 SNS 사용특성, 대출특성 등을 대출심사 항목으로 고려한다면 연체 등을 예방할 수 있을 것이다. 따라서 기존 금융권 접근이 제한된 고객이나 신용거래가 없어서 신용등급이 낮거나 단기 유동성 함정에 빠진 차입자 중 상환의지가 강환 고객을 선별하여 대출기회를 늘릴 수 있을 것이다.
한편, 본 연구는 SNS사용량과 프로필 사진 등 기존 신용평가 연구에서 다루지 않은 변수를 사용하여 신용대출 상환과의 영향관계를 실증분석 하였다는 점에서 기존 연구와 차별된다. 또한, 페이스북을 주 대상으로 분석한 외국의 선행연구와 달리 국내에서 많이 활용되는 인스타그램, 카카오스토리, 네이버 블로그 등 다양한 SNS를 연구대상에 모두 포함하여 SNS 사용자의 다양한 특성을 도출하는 등 국내 상황을 고려하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.

Owing to social isolation, COVID-19, which came into effect after 2020 and contains commercial restrictions, has been detrimental to face-to-face self-employed firms. Subprime loans are also more likely to be issued because of the rapid rise in family debt. The current loan screening procedures need to be strengthened and broadened to stop home loan defaults. The likelihood of distinguishing between high-quality customers and low-credit thin filers, such as beginners and elderly people with poor financial transaction performance, is limited because the typical credit rating method used for loan screening is dependent on historical credit facts. To compensate for these limitations, unstructured information such as SNS information representing individual characteristics is used along with the traditional credit evaluation system. This is because of an increase in smartphone usage, which has led to an increase in SNS use. As SNS activity reflects individual tendencies, collecting data on SNS activity is simpler than collecting data from in-person observations.
To create a system that is different from the current credit grading system, this study empirically assesses the effect of SNS usage and loan qualities on credit loan payback. To do this, we examined SNS using data from actual loan screening for Company T''s A lending program. For the purpose of evaluating the characteristics of SNS use and the effect of credit loan payback, it was first classified into SNS usages, such as profile images and posts, and SNS communication, such as empathy and comments. In addition, the relationship between loan characteristics and credit loan repayment was analyzed by dividing the characteristics of the loan product by the loan period, number of loans, and amount of loans. Individual data, including credit ratings, gender, and age, were considered when examining the association between personality traits and credit loan repayment. The conclusions from the binary logistic regression analysis are summarized as follows:
First, in this study, profile pictures were classified into seven categories: personal, personal groups such as family/friends, social activities such as objects/animals/hobbies, scenery, character/humor pictures, and no profile pictures. As a result of the analysis, compared to ''no profile picture'', among the types of SNS profile pictures, if you choose a picture of yourself, a picture of social activities such as hobbies, a picture of a character/humor, a picture of family/friends, etc., your credit loan repayment is statistically significant. People who tend to be extroverted are more likely to choose self-portraits, and those with a strong tendency to be sincere are more likely to choose photos of social activities, such as hobbies. In the case of character and humorous photos, many people with high openness and nervousness tend to choose them. However, choosing photos such as landscapes did not have a statistically significant effect on credit loan repayment. This is because he pays a lot of attention to the surrounding atmosphere or has a strong tendency to hide.
Second, among the characteristics of SNS use, SNS usage was defined as the sum of posts on Facebook, Instagram, Kakao Story, and Naver blog. In addition, SNS communication was characterized as the total of comments and likes left on other people''s postings on sites like Facebook, Instagram, Kakao Story, and Naver blog. The results showed statistically significant SNS usage. It was found that there was a high inclination toward social media use and that it was pervasive. However, there were no significant differences in SNS communication. This implies that he is not influenced by his desire to repay credit loans and that he is aware that his desire to do so may affect other social loans.
Third, the loan period had statistical relevance. Longer loan periods increase the chance of loan repayment, which has an impact on the overdue ratio for the long-term difference. We found that the influence on credit loan repayment was statistically significant. In many customer cases, the use of loan programs is examined, and if it is properly reflected in loans, it can be argued that it is frequently reflected in loans. Despite the fact that this outcome was not statistically significant, it is thought that loans of less than 3 million won will not have an effect on credit loans.
Fourth, gender was found to be statistically significant among the personal traits, with women outperforming males in terms of timely loan repayment. It appears that women who are perceptive of other people''s viewpoints carry more of the stigma of delinquency than men. However, age and credit ratings have no statistically significant relationships. Age and credit scores do not appear to have a substantial impact on credit loan payback for this loan product, which primarily uses clients in their 20s and 30s with poor credit scores.
SNS usage factors such as profile image and usage, loan characteristics such as loan time and quantity, and individual traits such as gender were statistically relevant in terms of credit loan payback. Delinquency can be avoided by combining SNS usage traits with loan traits as loan screening criteria. Because there are not as many credit transactions, it is feasible to select clients who have restricted access to the current financial system, raising the likelihood that borrowers with bad credit or immediate liquidity concerns will be authorized for loans.
On the other hand, this study differs from previous studies in that it empirically analyzes the relationship between credit loan repayment using variables not covered in existing credit ratings studies, such as SNS usage and profile photos. Another important aspect of this study is that it includes a range of SNS, including popular ones in Korea like Instagram, Kakao Story, and Naver blogs, as opposed to other international research that primarily concentrated on Facebook.