Upstart (UPST): AI 시대의 대출 플랫폼 구축

많은 금융 서비스는 근본적으로 정보 비즈니스입니다. 예를 들어, 보험사는 사고 발생률과 그 비용에 대한 정확한 정보를 보유해야 보험 정책이 여전히 수익성을 유지할 수 있는 가격을 정확히 판단할 수 있습니다.

마찬가지로, 대출은 특정 고객의 채무 불이행 위험을 정확히 평가하고, 그에 맞는 금리를 설정해야 합니다.

역사적으로 이는 인간의 판단과 원시적인 수학 공식에만 의존했으며, 사회 계층, 개인적 연줄, 행동 양식이 개인의 금융 서비스 접근성에 영향을 미쳤습니다.

점차 보다 전문적이고 객관적인 방법이 등장하면서 편향을 줄이고 위험을 정확히 평가할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 미국에서는 신용 점수가 신청자의 차입 능력을 평가하는 주요 기준이 되었습니다.

현대적인 신용 점수는 다섯 가지 별개의 데이터 범주를 기반으로 합니다:

• 결제 이력 (35%)
• 채무 금액 (30%)
• 신용 기록 기간 (15%)
• 신규 신용 및 조회 (10%)
• 신용 구성 (10%)

하지만 물론 한계가 있습니다. 예를 들어, 과거 및 현재 부채와 관련된 사항 외에 개인의 행동에 관한 정보는 포함되지 않습니다. 또한 거주지, 소득, 고용 분야, 보유 자산 등과 같은 정보도 고려되지 않습니다.

따라서 보다 정교한 시스템을 구축할 수 있으며, 특히 정보 시대에 적용 가능한 데이터가 풍부하고 쉽게 접근할 수 있기 때문입니다.

이러한 아이디어를 바탕으로 Upstart Holdings (UPST ) 가 설립되었습니다. 초기 형태의 머신러닝과 AI를 활용해, 회사는 더 정확한 대출 플랫폼을 구축하여 더 많은 사람들에게 대출을 제공하면서도 낮은 연체율을 유지했습니다.

이러한 선점은 회사가 최근 AI 기술의 발전으로부터 혜택을 누리고, 지속적으로 확장되는 보다 진보된 AI 기반 대출 및 금융 서비스 플랫폼을 구축하는 데 이상적인 위치에 서게 했습니다.

“AI 중심 기업으로서, 우리 모델이 위험을 구분하고 보정하는 능력이 향상될 때 비즈니스가 성장합니다. 이러한 모델 개선은 더 많은 고객에게 더 다양한 제품을 승인하도록 도와 비즈니스를 개선하고, Upstart AI와 업계 다른 기업 간의 격차를 더욱 벌립니다.”

Upstart 개요

Upstart 연혁

Upstart는 2012년 캘리포니아에 기반을 둔 대출 플랫폼으로, 전 Google 직원과 Thiel Fellow가 설립했습니다. 최초 제품은 소득 공유 계약(Income Share Agreement, ISA)으로, 개인이 미래 소득의 일정 비율을 공유하는 계약을 통해 자금을 조달할 수 있게 했습니다.

2년 후, 회사는 무담보 개인 대출 시장으로 방향을 전환했으며, 전통적인 3년 대출부터 시작했습니다.

창업자들의 기술적 배경 덕분에 회사는 전통적인 신용 점수 대신 초기 형태의 AI를 즉시 개발했습니다. 이 AI는 학력, 전공, GPA, 고용 이력 등의 데이터를 활용했습니다.

2014년부터 2019년까지, 회사는 주요 기관 투자자들인 Google Ventures, Mark Cuban, Eric Schmidt, Marc Benioff, Rakuten 등으로부터 상당한 자금을 모금했습니다.

회사는 2020년에 주당 약 $20의 가격으로 공개 상장했습니다.

주가는 팬데믹 시기의 낮은 금리와 높은 신용 수요에 힘입어 즉시 급등했으며, 2021년 10월에는 주당 $390.00이라는 사상 최고치를 기록했습니다.

하지만 이 급격한 주가 상승은 2022년과 2023년에 연준이 금리를 적극적으로 인상하면서 잔인한 하락세로 이어졌습니다.

그 결과 기관 대출 구매자들이 사라지고 연체가 증가하는 고금리 환경으로의 고통스러운 전환이 발생했으며, 주가는 2023년 5월 3일 $11.93이라는 최저치를 기록했습니다.

2025년 이후, 회사는 수익성을 회복하고 강력한 성장 추세를 되찾았으며, 2025년 매출은 전년 대비 64% 증가했습니다.

Upstart 수치로 보기

2025년에 Upstart는 대부분의 지표에서 연간 두 자릿수 성장률을 기록했으며, 대출 발행(+86%), 총 대출 건수(+115%), 총 매출(+64%) 등 눈에 띄는 성과를 보였습니다.

이 추세는 2026년 2분기에도 강하게 이어지고 있으며, 발행액 $0.2B(전년 대비 +50%)와 총 매출 $365M(전년 대비 +42%)를 기록했습니다.

출처: Upstart

회사는 1,405명의 정규 직원을 고용하고 있으며, 그 중 약 430명이 엔지니어링 부문에 속해 AI 인수 심사 알고리즘을 교육하고 개선합니다. 디지털 우선 전략을 채택해 미국 전역 어디서든 근무할 수 있도록 지원하며, 캘리포니아, 오하이오, 뉴욕, 텍사스에 4개의 주요 물리적 사무소를 두고 있습니다.

Upstart는 자체 금융 머신러닝 위험 모델을 보호하는 4개의 미국 특허를 보유하고 있습니다.

Upstart는 주로 대출 등급 및 발행 회사이며, 전체 미상환 대출 중 5.9%($10.6억)만을 Upstart의 대차대조표에 직접 보유하고 있습니다. 나머지 약 94%는 기관 투자자나 파트너 신용조합을 통해 자금이 조달됩니다.

회사의 사업 대부분은 무담보 개인 대출(전체 대출의 62%)에 집중되어 있지만, 자동차 대출 및 주택담보대출과 같은 새로운 부문이 빠르게 성장하고 있습니다.

Source: Upstart

Upstart의 비즈니스 모델

신용 점수 그 이상

Upstart가 처음으로 깨달은 핵심 통찰은 FICO 점수가 단순한 근사치에 불과하다는 점이며, 보다 많은 개인 데이터와 거시경제 지표를 고려한 맞춤형 위험 등급이 더 나은 성과를 낼 수 있다는 것이었습니다.

그리고 실제로 이를 빠르게 구현했으며, 동일한 FICO 점수 그룹 내에서도 고객이 낮은 위험인지 높은 위험인지를 구분할 수 있었습니다.

“우리의 AI 언더라이팅 모델은 기존 신용 모델보다 2.74배 뛰어납니다.”

예를 들어, FICO 점수 700인 개인은 Upstart의 위험 등급으로 재분류되어 해당 그룹의 실제 연간 부도율을 정확히 예측하게 되며, 이는 1.1%에서 13%까지 범위가 될 수 있습니다.

따라서 Upstart가 FICO 점수를 전혀 사용하지 않는다는 의미는 아닙니다. FICO 점수 자체도 유용한 정보를 제공하지만, FICO와 자체 위험 등급이 교차함으로써 대출 위험에 대한 훨씬 더 세분화되고 정밀한 평가가 가능해집니다.

Source: Upstart

위험을 낮추는 것 외에도, 대출 담당자를 대신해 알고리즘을 사용하면 프로세스가 자동화됩니다. 이는 비용이 절감되고, 전체 절차가 온라인으로 진행돼 대출 신청이 훨씬 빠르고 편리해집니다.

Source: Upstart

업그레이드된 AI 모델

개별 대출 위험을 판단하기 위해 Upstart는 현재 Model 19을 사용합니다. 이는 이전 버전보다 88% 더 복잡한 AI 기반 언더라이팅 모델이며, 2,500개 이상의 세분화된 변수를 분석해 어떤 소비자가 높은 금리를 적용받는지 정확히 판단합니다.

Source: Upstart

또한 기본 설계가 크게 개선되었습니다. 이전 시스템은 대출이 완전히 상환되었는지, 혹은 채무불이행(채권소멸)으로 끝났는지만을 보았지만, Model 19은 대출이 월별로 현재, 30일 연체, 60일 연체, 회복, 상환 등 중간 상태 사이를 전이할 확률을 추적하고 모델링합니다.

이를 통해 Model 19은 예를 들어 대출이 한 달 연체된 뒤 성공적으로 ‘현재’ 상태로 회복되는 경우를 식별합니다. 수백만 건의 대출에 누적된 데이터는 훨씬 풍부한 데이터세트를 만들어 위험 예측 정확도를 크게 향상시킵니다.

거시경제 데이터 확대

신용 점수 위험은 Upstart Macro Index (UMI)와 결합되며, 이는 Upstart 기반 대출의 신용 손실에 대한 거시경제의 영향을 추정합니다.

보통의 거시경제 환경은 UMI가 1.0으로 표시되며, 점수가 높을수록 인플레이션 및 금융 역풍으로 인해 정상적인 경기 사이클보다 부도 위험이 커짐을 의미합니다(UMI는 2026년 9월 3일 현재 1.5).

Source: Upstart

월별 UMI 계산이 변동하면 Upstart 시스템은 모든 신규 발행 대출에 대한 손실 가정을 자동으로 재계산하며, 부도가 먼저 상승하기를 기다리지 않습니다. 이는 소비자에게 더 높은 연간 이자율(APR)이나 대출 거절로 이어져 기관 투자자 자본을 보호합니다.

이는 완전히 새로운 아이디어는 아니며, 일부 은행은 이미 내부적으로 유사한 방식을 사용하고 있었지만, 개별 기준에만 의존하거나 경제 역풍이 아직 부도율에 영향을 미치지 않을 때 대출 규모를 줄이는 것보다 한 단계 높은 접근법입니다.

Upstart의 미래

Upstart의 선제적 입지는 AI를 활용해 대출 결과를 더 정확히 예측하는 운영 경험을 제공했을 뿐만 아니라, 2018년 이후 꾸준히 증가해 현재 수천만 건에 이르는 방대한 학습 데이터 풀을 축적하게 했습니다.

Source: Upstart

Upstart의 AI 우위는 위험을 낮게 유지하면서도 고객에게 전체 대출 중 약 45~50%에 해당하는 경우 최저 금리를 제공하게 하여 가장 가까운 경쟁사보다 앞서 나가게 합니다.

AI 기반 대출에서의 이 위치는 Upstart에게 향후 10년간 지속적인 성장 가속을 위한 완벽한 발판을 제공합니다.

이 회사는 연간 전 세계적으로 25조 달러 규모의 신용을 창출하는 거대한 시장을 대상으로 하고 있습니다. 이 중 최대 1조 달러의 수익이 해당 신용을 발행·서비스하는 플랫폼에 제공됩니다.

또한 새로운 부문에서도 빠르게 성장하고 있으며, 예를 들어 자동차 대출 발행은 2024년 4분기 이후 5배, 주택 대출 발행은 6배 증가했습니다.

비록 절대 수치상으로는 꽤 크게 보일지라도, Upstart가 현재 차지하고 있는 시장 구간은 전체에 비하면 여전히 매우 작습니다.

최근 성장 수치와 AI‑first 기업으로 설립된 점은 Upstart의 미래에 강력한 긍정 요인입니다.

주택 및 자동차 대출에서 최근 성공을 거둔 것은 Upstart의 방법론을 모든 대출 시장으로 확대할 수 있음을 잘 보여줍니다. 예를 들어, 이는 학자금 대출, 서브프라임 대출, 중소기업, 기업 대출, 채권, 무역 금융 시장, 자산 기반 대출 및 장비 금융 시장 등을 포함합니다.

출처: Upstart

AI‑first 접근 방식은 P2P 대출과 DeFi(탈중앙화 금융) 암호화폐 대출 시장과 같은 혁신적인 금융 서비스에도 적용될 수 있습니다.

Upstart의 또 다른 강점은 간편한 신청 절차와 더 나은 승인율·금리 제공으로 재이용 고객을 창출한다는 점입니다. 이는 마케팅 비용을 낮추고 매출을 자연스럽게 증가시킵니다.

“대출자는 그 어느 때보다 빠르게 또 다른 대출을 찾고 있습니다. 2024년 및 2025년 코호트는 이전 어느 시기보다 약 세 배 정도 빠른 속도로 다시 대출을 받고 있습니다.”

출처: Upstart

투자자 시사점

최근 수익성 회복과 폭발적인 성장에도 불구하고, Upstart의 주가가 이 성공을 충분히 반영하지 못하고 있습니다. 주가는 2022년 수준에 머물며, 팬데믹 시기 2021년 정점보다 크게 낮은 상태입니다.

이는 부분적으로 시장의 관심이 AI 모델과 AI 하드웨어에 집중되고, AI의 특화된 적용 사례에는 상대적으로 적게 쏠려 있기 때문입니다.

하지만 이는 Upstart 비즈니스 모델에 몇 가지 위험 요소가 존재하기 때문이기도 합니다.

첫 번째 위험은 경제 상황이 학습 데이터 범위를 벗어나면서 AI가 새로운 트렌드를 포착하지 못해 비즈니스 모델이 악화될 수 있다는 점입니다.

이는 대출 산업 전체에 일반적인 위험이기도 합니다. 경제 충격은 종종 이론적 모델이 예측한 것보다 높은 부도율을 초래하는데, 이는 2008년 금융 위기가 좋은 예입니다. 에너지 위기, 중동 전쟁, 그리고 러시아-우크라이나 전쟁이 지속되는 상황에서 이 위험을 쉽게 간과해서는 안 됩니다.

또 다른 문제는 설명 가능성, 공정성 및 인구통계적 성과 보고에 대한 규제 압력이 강화되고 있다는 점입니다. 의도치 않게 AI가 통제하는 대출이 과거 금융 산업에서 금지된 차별적 관행을 다시 불러올 위험이 있습니다. 예를 들어, 사용되는 일부 데이터가 성별, 인종, 성 정체성, 종교 등 개인의 특성과 지나치게 연관될 경우, 이러한 요소는 대출 결정의 근거로 사용되는 것이 금지됩니다.

마지막으로, 회사는 신용 사이클 전반에 걸쳐 기관 자금 조달 가능성에 여전히 의존하고 있습니다. 높은 부채 수준과 긴장된 지정학적 상황 속에서 금융 시스템에 스트레스 징후가 나타나고 있습니다.

하지만 Upstart는 핵심 AI 대출 마켓플레이스 및 인수심사 인프라 제공업체가 될 최적의 위치에 있습니다. 따라서 투자자들은 대출 인수심사 방식을 급격히 혁신하고 대출 발행, 신용 위험 측정, 자동 대출 평가 분야에서 빠르게 거대 기업으로 부상하고 있는 기업에 조기에 노출되는 것을 고려할 수 있습니다.

이는 심각한 외부 충격이 없을 경우(대부분 자산에 해당하는 위험), Upstart의 투자 프로필이 과거 문제로 인해 성장에 할인된 가격이 적용된 상태에서 가치와 성장의 좋은 조합을 제공하고, 매출이 눈에 띄게 세 자릿수 퍼센트 성장률을 기록할 수 있음을 의미합니다.

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