소상공인 대출 상품 기획자를 위한 데이터 분석 시나리오(추천 데이터 제공)
갈수록 직장인보다 창업자가 늘어나면서 자영업자･소상공인을 위한 지원 정책, 금융 서비스 등도 함께 늘어나고 있습니다.
특히 업력이 길지 않고 매출이 아직 크지 않은 사업자를 위한 다양한 대출 상품도 늘어나고 있죠. 금융 또는 핀테크 기업의 담당자라면 이와 같은 SMB(Small & Medium Business, 중소규모 사업자)를 위한 금융 상품을 기획하고 관리해야 하는 입장이실 거예요.
더 많은 고객에게 대출 등의 금융 서비스를 제공하면 좋겠지만, 연체나 폐업 등의 리스크도 예측하고 관리해야 합니다.
바로 이 지점이 SMB 타깃 대출 상품 설계의 가장 어려운 점이기도 한데요. 이번 콘텐츠에서는 이러한 상황에 놓인 금융 상품 기획자를 위한 데이터 인사이트를 제공해드리겠습니다.
실제 소비자･금융 데이터를 기반으로 금융 상품 관련 의사결정을 내려보겠습니다.
자영업자들이 대출 받기 어려워진 시대
SMB를 위한 핀테크･인터넷은행의 대출 상품에 주목
금리 상승과 대출 규제 강화로 소상공인들은 제1금융권 대출을 받기가 점점 어려워지고 있습니다. 제2금융권 역시 높은 금리로 인해 소상공인들의 대출 선택폭이 매우 제한적입니다.
이러한 상황에서 소상공인들은 핀테크 기업과 인터넷 은행의 대출 상품에 주목하고 있습니다. 이들 기업이 소상공인의 매출 데이터를 정밀하게 분석하여 각 사업장에 맞춤형 대출 상품을 낮은 진입 장벽으로 제공하기 때문입니다. 이러한 대출 상품들이 시장에 빠르게 출시되면서 데이터 기반의 정교한 금융 솔루션의 중요성이 커지고 있습니다.
특히 시계열 데이터로 소상공인의 매출 흐름과 비용 구조를 파악하고, 이를 바탕으로 맞춤형 대출 상품을 설계하는 것이 핵심 경쟁력이 될 것입니다.
출처: 핀다, 토스뱅크
프랜차이즈 가맹점주에게 대출 해줘도 괜찮을까
핀테크 상품기획자가 대출 리스크 예측하려면 봐야하는 데이터는
핀테크 기업 Z사는 최근 소상공인들로부터 많은 대출 문의를 받으면서 리스크 관리의 중요성이 커지고 있습니다.
특히 계절 유불리가 있는 아이스크림 프랜차이즈를 1년차 운영하는 A씨를 신규 고객으로 확보하기 위한 대출 상품을 준비하고 있습니다.
Z사는 리스크는 최소화하면서도 소상공인의 편의와 가치를 극대화할 수 있는 대출 상품을 설계하고자 합니다. 이를 위해 매출 데이터를 포함한 다양한 데이터를 활용하여 맞춤형 상품을 제공해야 합니다.
어떤 소상공인 데이터를 어떻게 분석하여 맞춤형 금융 상품을 제공할 수 있을까요?
분석 데이터 조합
디사일로의 업장 데이터로 소상공인을 위한 맞춤형 금융 대출 상품을 기획할 수 있습니다.
| 디사일로 데이터 | 금융 상품 인사이트 | |
|---|---|---|
| 업장 매출입 사이클 | → | 계절성 및 현금흐름 안정성 파악 |
| 배달 현황 | → | 온라인 채널 의존도 파악 |
| 정규 고용인 수 | → | 고용 안정성 파악 |
| 보증금 및 월세 정보 | → | 매출 대비 월세 부담 비율 분석 |
📍 사용한 데이터 : 업장 데이터 기반의 '소상공인을 위한 금융 서비스 기획' 데이터 레시피
데이터 인사이트 - ① 계절성 및 현금흐름 안정성 파악
뚜렷한 계절성과 고정비 부담 확인
여름철(68월)에는 아이스크림 소비가 급증합니다. 반면 겨울철(112월)에는 매출이 성수기 대비 절반 이하로 감소하고, 배달 매출 비중이 증가합니다.
현금흐름 측면에서, 성수기에는 높은 매출로 고정비와 변동비를 충분히 충당하고 여유 자금을 확보할 수 있습니다.
반면 비수기에는 현금 유입이 제한적이어서 고정비 부담이 커질 수 있습니다.
데이터 인사이트 - ② 온라인 채널 의존도 파악
비수기의 배달 비중 증가로 인한 수수료 부담
겨울 비수기에는 배달 매출 비중이 증가하여 배달 플랫폼 수수료 부담이 커지고 매출 안정성이 저하됩니다. 반면, 여름 성수기에는 오프라인 매출이 증가하고 배달 비중이 낮아져 수수료 부담이 감소합니다.
계절성과 온라인 채널 의존도를 분석한 결과, 성수기에는 자금 흐름이 안정적이지만 비수기에는 고정비용과 배달 플랫폼 수수료 부담이 커져 재정적 불안정성이 증가합니다. 핀테크 기업 Z사는 계절성과 배달로 인한 수수료를 반영한 유연한 상환 조건을 설계할 수 있습니다. 성수기에는 월 평균 상환금을 50% 이상으로 설정해 상환 효율을 높이고, 비수기에는 50% 이하로 낮춰 자금 부담을 줄일 예정입니다.
A씨는 유동성에 맞춘 상환이 가능해지고, Z사는 더욱 효과적인 리스크 관리가 가능해졌습니다. A씨는 유동성에 맞춘 상환이 가능해지고, Z사는 더욱 효과적인 리스크 관리가 가능해졌습니다.
데이터 인사이트 - ③ 고용 안정성 파악
고용 패턴에 따른 매장 장기 안정성 파악
비수기에는 A씨의 매장에 정규직 직원이 없는 반면, 유사 업종의 다른 매장들은 평균 1명의 정규직을 유지하고 있습니다. 성수기에는 유사 업종이 평균 2명, A씨는 1명의 정규직을 고용합니다.
이러한 고용 패턴은 A씨 매장의 고용 안정성 취약점을 보여줍니다. 정규직 직원의 부재는 매장 운영의 지속성과 안정성을 위협하며, 이는 금융 리스크를 높이는 요인이 됩니다.
고정 인력 없이 운영하면 인건비를 유연하게 관리할 수 있지만, 갑작스러운 인력 수급 문제나 인건비 변동에 취약해 장기적인 수익 안정성 확보가 어려울 수 있습니다.
데이터 인사이트 - ④ 매출 대비 월세 부담 비율 분석
월세 부담 정도에 따른 매장 장기 안정성 파악
특히 해당 매장은 유동인구 의존도가 높은 지역에 위치하여 월세가 높고 유동인구에 매출이 달려있습니다. 계절이나 날씨 변화로 인한 유동인구 감소는 매출 하락으로 직결되어 월세 부담을 더욱 가중시킬 수 있습니다.
데이터에 기반한 의사결정
Z사는 A씨 매장의 고용 불안정성과 높은 월세 부담률을 고려하여, 대출은 해주되 현재는 이자율 우대 혜택을 제공하지 않기로 결정했습니다. 이는 정규직 인력 부재와 유동인구 변동성으로 인한 장기적 금융 리스크를 고려한 결정입니다.
단, A씨 매장이 정규직 인력을 안정적으로 유지하고 월세 비율을 업계 평균 수준으로 낮출 경우, 우대 이자율을 적용할 계획입니다. 이처럼 Z사는 더욱 금융사는 더욱 정교한 고객과 리스크 관리가 가능해졌습니다.
데이터 기반으로 더 정확하게 의사결정을 내려보세요
시계열 데이터로 소상공인 맞춤형 금융 상품을 기획해보세요
소상공인들의 금융 접근성을 높이기 위해서는, 데이터를 기반으로 각 사업장의 특성과 현금흐름을 정확히 분석하고, 이에 맞는 맞춤형 금융 상품을 설계하는 것이 핵심입니다.
디사일로의 업장 데이터 기반 솔루션으로 이러한 과제를 해결할 수 있습니다.
매장의 계절성, 온라인 채널 의존도, 고용 안정성, 월세 부담을 통합적으로 분석하여 각 소상공인에게 가장 적합한 맞춤형 상생 금융 서비스를 제공해보세요!
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*자체적으로 보유한 데이터를 기반으로 제작한 시나리오입니다. 사실과 다를 수 있습니다.
참고자료
최태범, “"소상공인 성공 상권분석으로 돕는다"…핀다-신한카드 맞손”, 머니투데이, 2024.09.19. https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2024091913114834252
박윤식, “토스뱅크 3주년…포용의 경계 허물었다소상공인 6만명에게 3조 규모 대출 공급”, 중소기업신문, 2024.10.11.https://www.smedaily.co.kr/news/articleView.html?idxno=305892
이주엽, “소상공인, 은행 대출 어려움에 인터넷뱅크와 핀테크로 '눈길'”, 인더스트리뉴스, 2024.12.12. https://www.industrynews.co.kr/news/articleView.html?idxno=58009
