“기업은 구직자에 대해 모든 정보, 심지어 가족 관련 정보까지 요구하는데 구직자들은 기업에 대해 알고 있는 정보가 거의 없습니다. 특히나 가장 궁금해하는 연봉 정보는 아예 공개되지도 않는 경우가 대부분이죠. 너무 불공평하지 않나요?”

‘정보의 비대칭성 해소’, 조경준 대표가 ‘크레딧잡’ 서비스를 시작한 이유다. 많은 구직자들이 절대적으로 불리한 입장에 있는 취업 시장의 문제점을 조금이라도 해소하고 싶었다.

2016년 9월에 오픈한 크레딧잡은 국민연금 납부 데이터를 기반으로 전국 42만 개 기업의 연봉 정보와 입퇴사자 관련 정보를 제공하고 있다. 취업 관련 리쿠르팅 사이트는 기존에도 많았지만 국민연금 납부 정보를 기반으로 연봉 정보를 제공하는 건 크레딧잡이 처음이다.

하지만 ‘크레딧잡’이 크레딧데이터의 메인 비즈니스 모델은 아니다. 막바지 개발이 한창이라 런칭 일정이 다소 늦춰지고 있지만 온라인 부동산 거래 사이트인 ‘크레딧하우스’가 향후 몇 년간 크레딧데이터의 성장을 이끌어갈 대표 서비스다. 당초 계획은 사이트의 기본 형태만 갖춰 일단 오픈하고, 단계별로 부가 기능이나 서비스를 추가할 예정이었는데 기대 이상으로 투자자들의 관심이 쏠리면서 프로젝트 형태로 개발 방식이 바뀌고, 규모도 방대해졌다.

그러나 지난해 조 대표가 DB-STARS 사업에 참여하지 않았다면 크레딧하우스의 런칭 일정도 지금처럼 앞당겨지지 않았을지 모른다. DB-STARS 사업에 참여할 때까지만 해도 크레딧하우스는 구체성이 다소 떨어지는 아이디어 수준에 불과했기 때문이다. 그렇다면 DB-STARS 사업에 참여한 4개월은 과연 크레딧데이터를 어떻게 바꿔 놨을까.

DB-STARS를 만나 아이디를 비즈니스 모델로 바꿔

“DB-STARS에 참여할 때만 해도 저 혼자 운영하는 1인 기업이었는데 지금은 CTO도 있고, 디자이너도 있고, 팀도 10명이나 되네요. 하하”

조 대표의 말처럼 기업의 겉모습도 바뀌었지만 무엇보다 가장 큰 변화는 크레딧하우스의 밑그림이 보다 더 구체화됐다는 데서 찾을 수 있다. 2015년 6월 DB-STARS 런칭 부문에 지원할 당시만 해도 크레딧하우스는 부동산 시세와 더불어 인근 학군, 범죄 등 주거와 관련된 부동산 정보 제공 사이트에 불과했다. 제공할 수 있는 정보는 많았지만 한 가지 빠진 게 있었다. 기업의 존립 기반이라고도 할 수 있는 명확한 수익모델. DB-STARS에 참여하며 다양한 멘토들을 만나고, 관련 업계 사람들과 교류하면서 지금의 모양새가 갖춰지기 시작했다.

부동산 거래를 온라인이나 모바일로 옮겨놓은 서비스는 물론 크레딧하우스가 처음은 아니다. 다양한 형태의 온라인 사이트와 웹이 이미 서비스되고 있지만 크레딧데이터는 기존 서비스에서 한 걸음 더 나아갔다. 부동산 정보에 더해 온라인 상에서 계약서 작성, 계약금 지불, 대출 필요시 금융권 대출 실행까지 원스톱으로 처리할 수 있도록 한 것이다. 온라인 부동산 거래로 광고 수익이나 중개수수료만을 챙기는 서비스들과는 차원이 다른 셈이다.

여기에 사용되는 공공데이터는 건축물대장 데이터(Open.eais.go.kr), 한국감정원 데이터(r-one.co.kr), 공인중개사협회 데이터(kren.co.kr), 여성가족부의 성범죄자 정보 데이터 등이다. 이를 통해 단순한 매물 소개에서 벗어나 기본 건축물에 대한 상세 정보, 실거래가 정보, 호가 정보 등 신뢰성 높은 객관적 데이터와 대외적, 직접적인 사용이 아직은 불가능한 성범죄자 정보까지 부동산을 둘러싼 모든 정보가 제공된다. 거래자들의 신용정보 확인을 위해서는 나이스디앤비, 계약과 대출을 위해서는 금융권과도 각각 협약을 맺고 서비스를 개발 중이다.

‘크레딧하우스’의 1차 타깃 고객은 부동산 거래시 굳이 공인중개사가 필요하지 않지만 법적 처리를 위해 공인중개사의 확인을 필요로 하는 사람들이다. 기존에 살던 전세계약을 매매계약으로 전환하려는 사람, 전세 또는 월세를 연장하려는 사람, 가족간 거래 등 이미 서로를 잘 아는 지인들 간의 거래다. 또 거래시 중개수수료 비용을 아끼려는 부동산 매도자도 1차 타깃이다. 매도자의 경우 여러 곳의 공인중개사를 들러 중개수수료를 협상하는 경우가 많기 때문이다. 이들이 크레딧하우스에서 거래를 한다면 중개수수료를 한 푼도 낼 필요가 없다.

그러나 부동산 거래는 작게는 수천만 원에서 수억 원대가 오가는 큰 규모의 거래다. 데이터의 방대함은 차치하고, 크레딧하우스의 신뢰성이 그만큼 중요하다는 얘기다. 그렇다면 과연 신뢰성은 어떻게 담아낼 계획일까?

정합성 체크로 공공데이터의 신뢰성 제고

“첫째는 크레딧하우스라는 명칭에서도 알 수 있듯이 ‘신뢰할 수 있는 부동산 거래 사이트’를 표방합니다. 두 번째는 데이터 정합성을 최대한으로 끌어올린다는 점입니다. 기본적으로 활용하는 데이터는 공공데이터지만 100% 신뢰하기 어려운 경우도 적지 않습니다. 그런 경우 교차 체크를 통해 데이터 정합성을 끌어올립니다. 또 PDF 형태로만 공개돼 있어 DB로 끌어오기 어려운 경우도 있는데 이런 데이터는 내부에서 직접 입력해 DB화합니다. 범죄통계 관련 정보가 대표적인데 공개된 정보지만 PDF로만 서비스되기 때문에 별도의 수작업이 필요합니다. 세번째는 금융 시스템과의 연계입니다. 거래 상대방에 대한 신뢰도가 무엇보다 중요한데, 예를 들어 특정 신용등급 이상인 사람과만 거래를 하고 싶다면 그렇게 할 수 있도록 설계돼 있습니다. 또 누군가의 등기 열람 사실이 발생하면 당사자에게 얼람을 보내주고요. 사이트의 신뢰도를 높일 수 있는 다양한 장치를 마련 중입니다.”

매도자의 신용등급이나 국세 체납 여부 등을 사이트에서 확인할 수 있게 한 것도 매수자에게 집주인에 대한 신뢰성 있는 정보를 제공하기 위함이다. 또 많은 부동산 사이트에 등록돼 있는 허위매물도 근절하기 위해 집주인 인증시스템도 개발 중이다.

▲ 단순한 UI의 크레딧잡 사이트

금융권에 데이터 재판매하다

크레딧데이터의 두 가지 서비스, 크레딧하우스와 크레딧잡은 모두 공공 데이터에 기반한 서비스이다. 그렇다면 조 대표가 유독 공공데이터에 주목하는 이유는 뭘까?
“전수데이터를 보유한 곳은 공공기관이 유일합니다. 사설 업체들도 리서치를 하지만 표본 추출이 대부분이죠다 더 정확한 정보가 또 있을까요? 크레딧하우스도 마찬가지입니다. 부동산 시세정보 등은 공공기관에서 발표하는 정보가 가장 정확하죠.”

크레딧잡 서비스가 개시되면서 다른 취업 포탈이나 리크루팅 사이트에서도 국민연금 납부 정보 활용 방안을 적극적으로 검토하기 시작했다고 한다.

뿐만 아니라 크레딧데이터에 새로운 수익모델도 생겼다. 데이터 판매다. 현재 잡코리아와 삼성카드에서 기업 관련 데이터에 많은 관심을 보이고 있다는 것. 금융권에서 기업의 신용도를 평가하는 방식은 지금까지 대출 현황, 신용등급 정보, 재무제표 정도에 불과했지만 여기에 국민연금 납부 데이터가 추가되면 재무제표만으로는 파악하기 어려운 기업의 성장 현황까지 한 눈에 볼 수 있다. 기업의 연봉 변화, 인원변동 등은 기업의 성장성을 판단하는 또 다른 지표가 된다. 데이터 판매는 이미 가시적인 성과도 거둬 2016년 11월 현재 8개 기업과 계약을 완료했으며, 추가적으로 8개 기업과 협의를 진행 중이다.

끊임없이 합쳐지고 재생산되다

크레딧잡과 크레딧하우스, 두 서비스만 놓고 본다면 상호연관성을 찾기 쉽지 않다. 그렇다면 크레딧데이터가 궁극적으로 꿈꾸는 비전은 뭘까.

“좀 거창하게 들릴 수도 있겠지만 저희 회사의 비전은 ‘데이터의 무한한 확장을 통해 생활의 편의를 높인다’입니다. 그런 측면에서 본다면 두 서비스가 동떨어져 있는 게 아니죠. 취업과 주거는 우리 삶의 가장 기본적인 부분이잖아요? 그리고 사람이 일생을 살면서 본인 스스로 의사결정을 해야 하는 첫 과제가 아마도 취업이 아닐까 싶습니다. 주거도 마찬가지고요. 삶에 밀접한 가장 민감한 사안들이기에 더 정확한 데이터에 기반해 옳은 판단을 내릴 수 있다면 좋지 않을까요?”

아마도 조 대표의 이런 관점은 그의 직장생활과도 무관하지 않아 보인다. 부동산 가격 추정 관련 데이터 업무를 했던 딜로이트 안진회계법인에서의 3개월 인턴, 농협 카드 부문과 나이스평가정보에서의 데이터 취급 업무 등 그가 지금까지 해온 일이 모두 데이터와 관련된 분야였으니 창업을 염두에 두며 데이터에 주목한 건 당연한 일이었을 게다. 그래서 조 대표는 데이터가 결합되면 더 큰 시너지가 발생할 수 있다는 사실도 너무나 잘 알고 있다.

“저희 회사가 가진 데이터가 아무리 강력하고 서비스가 뛰어나다 해도 다른 분야에서는 우리보다 잘하는 누군가가 늘 있기 마련이죠. 데이터를 다루는 노하우와 그렇게 가공된 데이터가 결합되면 생각지 못한 큰 시너지가 발생할 수 있습니다. 끊임없이 합쳐지고 재생산되면서 시너지가 나고 파급력이 올라가는 것, 그게 바로 데이터의 속성이니까요.”

내년 봄 런칭을 앞둔 ‘크레딧하우스’에 대한 기대도 기대지만 크레딧하우스를 넘어 그 이후 또 어떤 서비스로 세상을 놀라게 할지 더 궁금해지는 대목이다.

아이디어 하나로 시작한 데이터 사업

‘DB-STARS’ 사업에 참여하면서 멘토들로부터 많은 도움을 받았지만, 그보다 더 중요한 성과를 꼽는다면
스타트업 생태계에 대해 눈을 뜨게 됐다는 사실입니다.
오랜 기간은 아니지만 3곳의 회사에서 5년 정도 직장 생활을 하다가 아이디어 하나만으로 시작한
첫 창업이 크레딧데이터였죠. 누구의 도움도 없이 홀로 시작한 창업이기에 다른 스타트업들은 어떻게
운영되는지 등에 대해서는 전혀 알지 못했었죠. 그런데 ‘DB-STARS’ 사업에 참여하면서 멘토들을 만나
다양한 도움을 받고 사업에 함께 참여한 다른 기업들로부터도 많은 얘기를 들으며, 스타트업 생태계를
조금씩 이해할 수 있게 됐습니다. 근본적으로 생태계가 다른 곳, 스타트업의 세계를 이해할 수 있다는
것만으로도 DB-STARS는 스타트업에 큰 도움이 될 수 있을 겁니다.

출처 : 한국데이터진흥원
제공 : 데이터 온에어 Dataonair.or.kr