p.5
지능의 척도 변화하는 능력이다.
-알버트 아인슈타인 Albert Einstein
p.20
선진국의 부채 부담이 증가한 주요 원인은 대출의 실질 비용에 대한 투명성의 결여, 돈의 가시성 부족을 토대로 구축된 제도에 있다.
부채 가용성이 낮았던 1960년대의 일상적인 은행계좌는 통장이었으며 현금 자동지급기, 신용카드, 직불카드는 존재하지 않았다. 돈을 쓰고 싶으면 은행 지점에 통장을 가져가서 현금을 인출해야 했으며, 그럼으로써 전반적인 재정 상태에 그 인출이 어떤 영향을 미치는지 두 눈으로 확인할 수 있었다. 그뿐만 아니라 은행계좌에 있는 금액보다 더 많은 돈을 쓸 수 없었다. 초과 인출은 흔치 않았고, 계좌에 돈이 충분치 않으면 수표는 부도 처리되었으며, 가장 일반적인 형태의 대출은 (신용카드가 아니라) 장기 주택담보대출이었다.
그러나 오늘날에는 대부분의 소비자가 신용카드와 직불카드를 사용하면서 소비 속도의 가시성이 낮아졌다. 한 달 벌어서 한 달 생활하는 68퍼센트의 미국 가정에서 이것은 문제의 소지가 있다.
p.21
우리는 일상생활에서 신용카드를 사용하는 방식을 바꿔야 할 것이다. 그리고 학자금 대출, 주택담보대출, 신용카드, 미국의 의료비 대출 등 실제 부채의 가시성 문제와 관련해 대출업체는 실제 연관비용을 더욱 투명하게 보여달라는 요구에 직면할 것이다. 이와 동시에 대부분 실시간으로 결정되고 있는 여신 결정 문제는 앞으로 10년간 급속한 변화를 겪을 것으로 예상된다. 즉, 은행 지점에 앉아서 작성하는 지원서로 결정되기보다는 상황에 따라서, 그리고 연체 기록보다는 소비자 행동을 토대로 구성된 위험 및 리스크 관리 방법론을 토대로 결정될 것이다.
p.24
위험에 토대를 둔 우리의 가격 책정 모델에 따르면, 우리 회사 고신용 우수 대출자의 경우 전통적인 은행 신용카드보다 수백 혹은 심지어 수천 달러 정도를 절약할 수 있다. 전통적인 은행 신용카드는 그들에게 다른 사람과 똑같이 높은 비율을 부과한다. 우리가 급속도로 성장할 수 있었던 한 가지 요인은 전통적인 모델에서 충분히 서비스를 받지 못했던 고신용 우수 대출자들 덕분이었다.
르노 라플랑쉬(렌딩클럽 CEO)
p.27
우리는 가장 먼저 한 가지 문제를 고려했습니다. '왜 고객들은 금융 서비스에서 대기업보다 훨씬 불리한 거래를 하는 것일까?' 그리고 우리는 '중개 은행을 능가하는 어떤 시장(채권시장이라고 불리는)이 발전해서 효율성을 높이고 대기업에서 더 높은 가치를 제공한 시장이 진화했기 때문'이라고 결론 내렸죠. 대기업은 거래 은행을 찾아가 돈을 빌리지 않습니다. 채권시장에 부채를 발행하면 그만이죠. 우리는 왜 소비자 수준에서는 그런 일이 일어날 수 없었는지 궁금했습니다. 데이터가 존재하더라도 시장은 신뢰할 만한 제3자 데이터에 의존하죠. 그런데 현 상태를 알려줄 수 있는 진짜 유용한 소비자 데이터가 많습니다. 우리는 시장 모델을 복제할 수 있다고 생각했어요. 그리고 소비자 편에 섰죠.
p.28
우리는 여전히 대부분의 전통적인 여신 산업 데이터를 이용하며 은행과 비슷한 데이터도 활용하고 있습니다. 대체로 가장 예측력이 뛰어난 편이니까요. 그러나 그 외에도 수많은 데이터를 수용하고 더욱 현명하게 이용합니다. 그뿐만 아니라 대안 데이터의 일부 원천을 이용하기 시작했죠.
한편, 조파의 연체율이 낮은 데는 P2P 모델과 더불어 사람들이 다른 사람들에게 돈을 빌린다는 사실도 한몫합니다. 상대적으로 더 바람직하게 행동하는 것이죠. 내가 빌린 대출의 반대편에 다른 누군가가 있습니다. 시스템이 아니라 사람에게서 빌린 것이기 때문에 대출자들이 다른 어떤 부채보다도 우리 회사의 부채를 우선시한다는 증거가 있습니다.
p.47~48
오늘날 대출 연체를 살펴보면 체납자를 추적하는 프로세스에는 상당한 비용이 필요하며 성공률도 여전히 낮다. 고객 서비스 비용이 증가해 부채 회복 조치나 결국에는 법적 조처를 할 가능성이 있다. 이 모든 것이 수익률에 타격을 주고 어쩔 수 없이 대손상각을 초래한다. 그러나 은행이 기술을 활용해 연체 위험을 키울 결정을 내리기 직전에 고객에게 알리고 그런 다음 위험이 커질 만한 나쁜 결정을 내리지 않도록 지도한다면 이것이 연체 상황에서 발생할 수 있는 전형적인 공격적 조치에 비해 더 효과적일 것이다. 이는 처벌 조치가 아니라 예방적 위험 관리라 부르자.
고객 행동을 관리하거나 수정함으로써 위험을 관리하는 잠재력은 오늘날 이용할 수 있는 기술과 데이터를 통해서만 살필 수 있는 영역이다. 이것은 대출 사업의 게임 체인저가 될 가능성이 있다.
데이터 프론트data front의 다른 영역으로 사전 승인 능력과 고객에게 금융지원기관이 필요할 때를 평가하거나 예상하는 능력이 있다. 사전승인기관과 대출의 필요성을 연결하는 능력을 갖춘 대출기관은 머지않아 큰 이익을 얻을 것이다. (자동차 대리점에 가든, 주택 구입과 관련된 정보를 스마트폰에서 검색하든, 아니면 딸아이가 열여덟 번째 생일이나 고등학교 졸업식, 대학교 입학을 맞이하든 상관없이) 대출 상황을 초래하는 요인이 발생할 때 이 모든 데이터가 고객이 대출이 필요하다는 사실을 깨닫기도 전에 고객의 필요를 더욱 효과적으로 충족시킬 능력을 제공할 것이다.
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