AWS에서 매출 기반 금융 플랫폼을 사용하여 1시간 안에 고객에 대한 신용 결정을 내리는 Choco Up

사업을 시작하는 데에는 여러 가지 어려움이 따르는데, 가장 큰 어려움 중 하나는 자본에 대한 접근성입니다. 기업가들은 대출에 필요한 담보가 부족하여 기존 은행으로부터 자금을 조달하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 현금 유동성 비즈니스 모델을 사용하는 서비스 기반 기업과 디지털 기업의 경우 특히 더 그렇습니다.

Choco Up은 홍콩과 싱가포르에 기반을 둔 핀테크 플랫폼으로, 이러한 자금 접근성의 격차에 주목하여 디지털 판매자에게 서비스를 제공하는 매출 기반 금융 플랫폼을 개발했고, 이를 통해 이전에는 접근할 수 없었던 자금 조달 수단을 브랜드와 스타트업에 제공하고 있습니다. Choco Up의 창립자들은 모두 금융 및 기술 스타트업과 관련한 배경을 가지고 있기 때문에 현대 중소기업을 성장시키기 위해서는 빠른 자금 조달이 필수적이라는 것을 잘 알고 있습니다. Choco Up에서 융자를 받는 고객은 융자 실행 후 몇 개월 동안 벌어들이는 매출에 따라 해당 자금을 상환합니다.

Choco Up은 클라우드 기술과 빅 데이터를 활용하여 스타트업이 빠르게 자금을 조달할 수 있는 간단한 프로세스를 고안했습니다. 고객은 Choco Up 웹 사이트에 접속하여 ‘Get Funded(자금 지원 받기)’를 클릭하기만 하면 1시간 안에 자금을 제공받을 수 있습니다. Choco Up은 현재 디지털 판매자와 스타트업을 중심으로 아시아 태평양 지역 10여 개 시장에서 고객에게 서비스를 제공하고 있습니다.  

Choco Up의 자금을 이용하는 디지털 판매자는 클라우드 네이티브이거나 Shopify 및 Stripe와 같은 클라우드 기반 상거래 플랫폼 및 결제 게이트웨이에서 비즈니스를 운영하는 경우가 많습니다. 자금을 받기 위해 신청한 후 고객은 Choco Up이 사용 중인 Shopify 또는 전자 상거래 사이트의 직접 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 플러그인을 통해 판매량과 평균 주문 금액 같은 스토어 데이터에 액세스할 수 있는 권한을 부여합니다.

또한 Choco Up은 클라우드를 기반으로 비즈니스를 구축하기로 결정하면며, 플랫폼의 긍정적인 경험과 스타트업에 대한 AWS의 지원을 고려하여 Amazon Web Services(AWS)를 선택했습니다. Choco Up의 공동 창립자이자 최고 운영 책임자인 Brian Tsang은 “AWS 팀은 우리 비즈니스를 파악하고 귀중한 리소스를 제공하는 데 시간을 할애해 주었습니다. 우리가 유료 고객이 되기 전부터 우리를 지원해왔다는 점이 깊은 인상을 남겼습니다.”라고 말합니다.  

AWS를 기반으로 성장을 도모하기로 결정하는 데 중요한 요인으로 작용한 또 다른 고려 사항은 기술적 관점이었습니다. Choco Up은 빅 데이터 아키텍처에 마이크로서비스를 활용하고 컨테이너를 사용하여 서버리스 코드와 함께 애플리케이션을 자동으로 확장 및 격리하면서 온디맨드 인프라로 비용을 관리합니다.

아울러 Choco Up은 AWS 솔루션스 아키텍트의 지원과 온라인 설명서 등의 리소스를 활용하여 분석, 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 서비스의 도입을 가속화했습니다. Choco Up의 제품 담당 부사장인 Lewis Pong은 “AWS는 마이크로서비스를 구축하고 배포할 수 있는 다양한 옵션을 제공하는 데이터 및 분석 인프라로 유명합니다. AWS 팀은 안정성을 유지하면서 우리 데이터 파이프라인에서 대량의 데이터를 신속하게 처리할 수 있도록 했습니다.”라고 말합니다.

Choco Up은 출시 이후 플랫폼에서 가동 중단을 경험한 적이 없습니다. 비즈니스에서는 컨테이너 오케스트레이션에 Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS)를 사용하고 코드형 인프라를 배포하는 데 AWS Lambda를 사용합니다. 또한 Choco Up은 Amazon Redshift를 대규모 시나리오 분석을 위한 데이터 분석 웨어하우스로 활용하여 신용 리스크 팀이 데이터를 바탕으로 자금 제공 결정을 내리도록 지원합니다. 고객은 매출의 일정 비율을 사용하여 제공된 자금을 상환하므로, Choco Up에게는 사용 가능한 모든 데이터를 바탕으로 신뢰할 수 있는 6~12개월 매출 예측을 생성하는 것이 중요합니다. Tsang은 “우리는 데이터베이스에 방대한 독점 데이터를 보유하고 있으며, 이를 바탕으로 각 고객을 벤치마킹하여 신용 리스크를 평가할 수 있습니다.”라고 설명합니다.  

Choco Up은 실시간에 가까운 데이터 처리 기능을 활용하여 고객이 신청을 완료하는 즉시 예비 자금 오퍼를 제공할 수 있습니다. 일반적으로 한 시간 내에 전체 오퍼가 생성되고 24시간 내에 자금이 지급됩니다.

반면, 은행에 융자를 신청할 때 회사는 일반적으로 승인과 자금 조달을 위해 최소 3개월을 기다려야 합니다. 블랙 프라이데이 또는 사이버 먼데이와 같은 성수기에는 온라인 판매자가 마케팅 캠페인을 운영하는 데 매우 중요한 만큼 1만 USD와 같은 비교적 적은 금액이라도 자본에 빠르게 접근할 수 있어야 하므로, 이는 Choco Up의 주요 차별화 요소가 됩니다.

또한 Choco Up은 신용 결정에 편견이 없다는 것에 자부심을 가지고 있습니다. Tsang은 “오늘날과 같은 시대에는 많은 것들이 가상으로 이루어지고 고객을 직접 대면할 필요가 없으므로 기존 기관처럼 관계나 ‘직감’에 의존하는 경우는 거의 없습니다. 따라서 우리는 대출 승인을 객관적으로 진행하고 순수하게 실적을 기준으로 각 사업장을 평가할 수 있게 되었습니다.”라고 말합니다.

Choco Up의 데이터 웨어하우스를 통해 전달된 데이터는 최종 자금 제공 결정을 내리기 전에 Amazon SageMaker에 구축된 AI 및 ML 모델을 통해 실행되면서 신용 리스크 팀이 추가 검증을 수행하는 데 도움을 줍니다. Tsang은 “신용 대출 승인은 아무리 조심해도 지나치지 않는 만큼 끝이 없는 프로세스라고 할 수 있습니다. AI 및 ML 모델의 사용이 늘어남에 따라 정형이든 비정형이든 훨씬 더 많은 데이터를 의미 있는 방식으로 처리할 수 있게 되었습니다.”라고 말합니다.

현재 Choco Up은 온라인에서 고객과 소통하는 방식을 기반으로 고객 회사를 평가하는 등의 새로운 사용 사례에 Amazon SageMaker를 활용하여 더 많은 AI와 ML을 신용 위험 엔진에 통합할 방법을 모색하고 있습니다. 일례로 고객이 소셜 미디어 또는 마켓플레이스 사이트에 댓글을 남기면 Amazon SageMaker가 고객 응답 시간을 평가합니다. Tsang은 “이러한 유형의 비정형 데이터는 고객 비즈니스의 성공을 나타내는 강력한 지표가 될 수 있습니다. 그리고 AI와 ML을 사용하여 이러한 비정형 데이터를 더 많이 가져올 수 있게 되면 향후 신용 결정을 내리는 데 큰 도움이 될 것입니다.”라고 설명합니다.  

Choco Up은 출시 이후 말레이시아, 태국, 인도네시아에서 신규 고객을 대상으로 서비스를 제공하면서 빠르게 성장 중이며, 아시아 태평양 지역에서 사업을 더욱 확장할 계획입니다. 2021년에 6천만 USD의 자금을 제공했고, 2022년에는 1억 5천만 USD를 목표로 하고 있으며, 2023년에는 그 규모를 5억 USD까지 확대할 계획입니다. 이러한 비즈니스 성장을 위해 AWS Activate와 같은 프로그램과 확장 가능한 최신 기술을 활용할 것입니다.

Tsang은 “우리는 전 세계 고객을 대상으로 연중무휴로 운영하기 때문에 플랫폼을 유지 관리하는 데 있어 AWS의 안정성과 확장성이 매우 중요합니다. AWS는 현재의 확장 및 마케팅 단계를 포함하여, 우리가 스타트업으로서 한 단계씩 성장하는 과정을 계속 지원할 수 있습니다.”라고 말합니다.

자세한 내용을 보려면 thinkwithwp.com/big-data/datalakes-and-analytics/를 방문하세요.