Stratistics MRC의 조사에 따르면 세계의 신용평가 대체 데이터 시장은 2025년에 37억 달러에 이르고, 2032년까지 153억 달러에 이를 것으로 예측되고 있습니다.
예측기간 중 CAGR은 22.1%를 나타낼 전망입니다. 신용평가 대체 데이터는 공공 요금 결제, 모바일 이용 상황, 거래 행동, 디지털 발자국 등의 비전통적인 데이터를 활용하여 차용인의 신용력을 평가하는 방법입니다. 이것은 대출, 핀테크 기업, 금융 기관을 지원합니다. 성장의 배경은 은행 계좌가 없는 사람들을 위한 지원 요구, 온라인 금융의 상승, 전통적인 신용 시스템의 부족, 금융 포용을 추진하는 정부 지원, 데이터 분석 및 머신러닝의 발전 등을 포함합니다.
세계 은행에 따르면 세계에서는 약 14억 명의 성인이 은행 계좌를 갖지 않는 상태가 계속되고 있습니다.
보다 정확하고 실시간 신용 위험 평가에 대한 수요
전통적인 모델은 종종 오래되고 정적인 신용 기록의 스냅 샷에 의존하며 차용자의 현재 재무 상황을 포착 할 수 없으며 "신용 정보가 부족한"개인에게 지원을 제공할 수 없습니다. 얼터너티브 데이터를 통합하면 대출자가 현재 진행형 행동 패턴과 현금 흐름을 분석할 수 있어 보다 신속하고 정보 기반 의사 결정이 가능합니다. 또한, 이러한 변화는 기존 시스템이 놓친 미묘한 위험 패턴을 파악하여 기본 비율을 줄입니다. 그 결과 금융기관은 경쟁 우위를 유지하기 위해 이러한 실시간 도구를 적극적으로 도입하고 있습니다.
데이터 세분화 및 표준화 부족
얼터너티브 데이터는 통신기록, 임대결제, 온라인쇼핑 등 다양한 장소에서 얻어지며, 각각 다른 형태와 품질기준을 채택하고 있습니다. 이러한 일관성이 부족하여 대출자는 엄청난 수작업으로 조정하지 않고 여러 데이터 스트림을 단일 신뢰할 수 있는 점수 모델로 통합하기가 어렵습니다. 게다가 데이터 수집 및 분류 방법의 불일치는 '벤치마크 맹점'을 유발할 수 있으며, 서로 다른 플랫폼간에 점수를 비교하는 것이 거의 불가능해지고, 결과적으로 기관에 의한 광범위한 채택이 지연되고 있습니다.
안전한 데이터 공유를 가능하게 하는 개방형 뱅킹 프레임워크
소비자가 승인한 은행 데이터에 대한 안전한 API 기반 액세스를 의무화함으로써 이러한 프레임워크는 기존 데이터 수집과 관련된 마찰을 해소합니다. 이 환경을 통해 Fintech 기업과 기존 은행은 더욱 효과적으로 협력하여 사용자의 진정한 유동성과 지출 습관을 반영하는 종합적인 프로파일을 구축할 수 있습니다. 또한 개방 뱅킹에 내재된 투명성은 개인이 공유하는 데이터 포인트를 제어할 수 있기 때문에 소비자 신뢰의 향상을 촉진합니다. 이러한 생태계는 특정 리스크 프로파일에 맞는 슈퍼 개인화된 금융 상품의 길을 열고 있습니다.
사이버 보안 위험 및 데이터 침해
수집되는 얼터너티브 데이터의 양과 기밀성이 증가함에 따라 시장은 진보된 사이버 공격과 잠재적인 데이터 유출로 인한 위협에 직면해 있습니다. 소셜 미디어 활동, 공공 요금 결제 기록, 상세한 거래 내역 등 방대한 개인 정보를 저장하는 이러한 플랫폼은 랜섬웨어 및 개인 정보 도난의 모습의 표적이 됩니다. 단 하나의 주목할만한 유출 사고는 대중의 신뢰를 현저하게 저해하고 혁신을 저해하는 엄격하고 제한적인 규제 대응을 일으킬 수 있습니다. 또한 타사 데이터 어그리게이터를 사용하면 공급망 취약점이 발생합니다. 데이터 교환의 모든 단계에서 보안상의 결함이 발생하면 전체 점수 생태계의 무결성이 손상될 수 있습니다.
유행은 시장에서 양날의 검이되었습니다. 처음에는 대출량의 축소를 가져왔지만, 결국 디지털 변혁을 가속화했습니다. 정부의 결제유예조치와 경제대책 급여로 기존 신용 점수의 예측 정밀도는 떨어졌지만 실제 소비자의 회복력을 측정하는 얼터너티브 데이터의 필요성이 급증했습니다. 대출자는 경제 변동을 극복하기 위해 실시간 현금 흐름과 디지털 거래 데이터를 살펴 보았습니다. 이 기간은 비전통적 통찰의 가치를 확고히 하고 산업을 보다 민첩하고 데이터 집약적인 리스크 관리 전략으로 영구적으로 이행시켰습니다.
예측 기간 동안 거래 데이터 부문이 최대 시장 규모를 차지할 것으로 예상
거래 데이터 부문은 차용자의 상환 능력을 가장 직접적이고 상세하게 입증하기 때문에 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 소셜 데이터나 심리 측정 데이터와 달리 은행 계좌 및 디지털 지갑 신용카드의 거래 기록은 수입의 안정성과 지출 규율에 관한 확고한 사실의 이력을 기재하고 있습니다. 대출자는 이 부문을 선호합니다. 왜냐하면 현금흐름의 즉각적인 검증을 가능하게 하고 고주파 대출 상품에 필수적이기 때문입니다. 또한 거래 기록의 높은 신뢰성과 정량화의 용이성은 지속적인 이점을 보장합니다.
Fintech 및 Neo Bank 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다.
예측 기간 동안 핀테크와 네오뱅크 부문은 디지털 우선 아키텍처와 금융포섭에 대한 긍정적인 주력으로 인해 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 전통적인 금융기관과는 달리, 네오뱅크는 대체 스코어 API를 온보딩 프로세스에 기본적으로 통합하도록 설계되어 거의 즉각적인 대출 승인을 가능하게 합니다. 이러한 진출기업은 얼터너티브 데이터가 유일한 실용적인 평가 수단이 되는 은행 계좌가 없는 계층이나 은행 서비스를 충분히 이용할 수 없는 계층을 대상으로 하는 경우가 많습니다. 또한, 슬림한 운영 모델과 빠른 반복 사이클을 통해 기존 소매 은행보다 훨씬 빠른 속도로 새로운 AI 구동 스코어 기술을 도입할 수 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 성숙한 금융 생태계와 AI 분석 기술의 조기 도입을 배경으로 최대 시장 점유율을 유지할 것으로 예측됩니다. 주요 신용정보기관의 존재와 핀테크 혁신기업의 높은 집중도가 데이터 교환과 스코어 모델 개발을 위한 견고한 기반을 구축하고 있습니다. 또한 소비자의 높은 의식과 명확한 규제 상황이 이러한 기술 확장을위한 안정적인 환경을 제공합니다. 이 지역의 이점은 기존 위험 평가 프레임워크의 현대화를 목표로 하는 벤처 캐피탈 기업과 기존 은행의 대규모 투자에 의해 지원됩니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 급속한 디지털화와 기존 은행 서비스에 대한 액세스가 제한된 엄청난 인구를 배경으로 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 인도, 중국, 인도네시아 등 국가에서는 전자상거래, 결제, 소셜 미디어를 통합한 '슈퍼앱'이 급증하고 얼터너티브 데이터의 보고를 창출하고 있습니다. 또한 정부가 주도하는 디지털 공공 인프라와 개방 금융에 대한 노력은 새로운 점수 제공업체의 진입 장벽을 낮추고 있습니다. 이 지역의 은행 계좌가 없는 계층의 엄청난 규모는 대체 신용 솔루션에 있어 탁월한 성장 엔진이 됩니다.
According to Stratistics MRC, the Global Credit Scoring Alternative Data Market is accounted for $3.7 billion in 2025 and is expected to reach $15.3 billion by 2032, growing at a CAGR of 22.1% during the forecast period. The credit scoring alternative data involves the use of non-traditional data, such as utility payments, mobile usage, transaction behavior, and digital footprints, to assess borrower creditworthiness. It supports lenders, fintech firms, and financial institutions. Growth is fueled by the need to help people without bank access, the rise of online finance; the shortcomings of old credit systems, government support for including more people in finance, and improvements in data analysis and machine learning.
According to the World Bank, around 1.4 billion adults globally remain unbanked.
Demand for more accurate, real-time credit risk assessment
Traditional models often rely on outdated, static snapshots of credit history, which fail to capture a borrower's current financial reality or offer assistance to "thin-file" individuals. By integrating alternative data, lenders can now analyze live behavioral signals and current cash flows, enabling them to make faster, more informed decisions. Furthermore, this shift reduces default rates by identifying subtle risk patterns that conventional systems overlook. Consequently, financial institutions are aggressively adopting these real-time tools to maintain a competitive edge.
Data fragmentation and lack of standardization
Alternative data comes from a variety of places, such as telecom records, rental payments, and online shopping, and each one uses different formats and quality standards. This lack of cohesion makes it difficult for lenders to integrate multiple data streams into a single, reliable scoring model without extensive manual reconciliation. Additionally, the inconsistency in how data is collected and categorized can lead to "benchmark blindness," where comparing scores across different platforms becomes nearly impossible, thereby slowing widespread institutional adoption.
Open banking frameworks enabling secure data sharing
By mandating secure, API-based access to consumer-permissioned banking data, these frameworks eliminate the friction previously associated with data gathering. This environment allows fintechs and traditional banks to collaborate more effectively, building comprehensive profiles that reflect a user's true liquidity and spending habits. Moreover, the transparency inherent in open banking fosters greater consumer trust, as individuals gain control over which data points they share. Such ecosystems are paving the way for hyper-personalized financial products tailored to specific risk profiles.
Cybersecurity risks and data breaches
As the volume and sensitivity of gathered alternative data increase, the market faces heightened threats from sophisticated cyberattacks and potential data breaches. Storing vast amounts of personal information, including social media activity, utility logs, and granular transaction histories, makes these platforms lucrative targets for ransomware and identity theft. A single high-profile breach could severely damage public trust and trigger stringent, restrictive regulatory responses that stifle innovation. Additionally, the use of third-party data aggregators introduces supply chain vulnerabilities, where a security lapse at any point in the data exchange can compromise the integrity of the entire scoring ecosystem.
The pandemic acted as a double-edged sword for the market, initially causing a contraction in lending volumes but ultimately accelerating digital transformation. While traditional credit scores became less predictive due to government-mandated payment holidays and stimulus checks, the need for alternative data surged to gauge actual consumer resilience. Lenders turned to real-time cash flow and digital transaction data to navigate the economic volatility. This period solidified the value of non-traditional insights, permanently shifting the industry toward more agile and data-intensive risk management strategies.
The transactional data segment is expected to be the largest during the forecast period
The transactional data segment is expected to account for the largest market share during the forecast period because it provides the most direct and granular evidence of a borrower's repayment capacity. Unlike social or psychometric data, transaction records from bank accounts, digital wallets, and credit cards offer a hard-fact history of income stability and spending discipline. Lenders prioritize this segment as it allows for the immediate verification of cash flow, making it indispensable for high-frequency lending products. Furthermore, the high reliability and ease of quantification associated with transactional records ensure their continued dominance.
The fintechs & neobanks segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the fintechs & neobanks segment is predicted to witness the highest growth rate due to its digital-first architecture and aggressive focus on financial inclusion. Unlike legacy institutions, neobanks are designed to integrate alternative scoring APIs natively into their onboarding processes, allowing for near-instant loan approvals. These players often target the unbanked and underbanked populations, where alternative data is the only viable means of assessment. Additionally, their lean operating models and rapid iteration cycles allow them to adopt new AI-driven scoring techniques much faster than traditional retail banks.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, bolstered by a mature financial ecosystem and early adoption of AI analytics. The presence of major credit bureaus and a high density of fintech innovators facilitate a robust infrastructure for data exchange and scoring model development. Furthermore, high consumer awareness and a well-defined regulatory landscape provide a stable environment for scaling these technologies. The region's dominance is also supported by massive investments from venture capital firms and established banks looking to modernize their traditional risk assessment frameworks.
During the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, fueled by rapid digitalization and a massive population with limited access to traditional banking. Countries like India, China, and Indonesia are seeing a surge in "super-apps" that combine e-commerce, payments, and social media, creating a goldmine of alternative data. Moreover, government-led initiatives for digital public infrastructure and open finance are lowering the barriers to entry for new scoring providers. The sheer scale of the unbanked demographic in this region presents an unparalleled growth engine for alternative credit solutions.
Key players in the market
Some of the key players in Credit Scoring Alternative Data Market include Experian, Equifax, TransUnion, LexisNexis Risk Solutions, FICO, Zest AI, LenddoEFL, CredoLab, CreditVidya, Nova Credit, Upstart, Tala, Branch International, JUMO, Socure, Cignifi, Credit Kudos, Finicity, and Plaid.
In November 2025, Experian introduced the new Credit + Cashflow Score, combining bureau data with consumer-permissioned cash flow insights to expand financial inclusion.
In October 2025, Equifax introduced the new expanded mortgage credit offerings with VantageScore 4.0, integrating alternative data such as employment and utility records to promote competition in credit scoring.
In July 2025, Zest AI introduced the new recognition on CNBC's World's Top FinTech Companies list, highlighting its AI-driven lending models that integrate alternative data for fairer credit decisions.
In May 2025, TransUnion introduced the new TruVision Alternative Bank Risk Score, leveraging its OneTru(TM) platform to assess thin-file consumers with cash flow and alternative bank data.