국내 급여선지급 핀테크 확대 가능성 연구 : 이용자 특성 및 시장 잠재력 분석을 중심으로 = A Study on the Expansion Potential of Earned Wage Access Fintech Services in South Korea : Focusing on User Characteristics and Market Potential Analysis

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study examines the expansion potential of Earned Wage Access (EWA) fintech services in South Korea by analyzing user characteristics and market dynamics. EWA allows workers to access earned wages before payday, offering financial flexibility and reducing reliance on high-cost credit solutions. Globally, EWA has seen rapid adoption in markets like the United States, but in Korea, the industry remains in its infancy.
The research employs a dual methodology: a theoretical review of literature and case studies, combined with an empirical analysis of user data from a leading Korean EWA startup. This approach evaluates EWA's growth potential and explores its implications while addressing concerns about financial risks for users.

Key findings include:
1. Early adoption is concentrated among professions characterized by low or variable incomes, such as military personnel, call center employees, and convenience store workers, who collectively account for 84% of total transaction volumes. This demonstrates EWA’s role in alleviating financial burdens for low-income workers.
2. Users access EWA services an average of 16 times annually, with a usage period averaging 23 days. Notably, 37% of users and 22% of transaction volumes come from individuals excluded from traditional financial services, highlighting EWA's role in promoting financial inclusion.
3. A Random Forest model was developed to predict EWA usage, achieving an F1 Score of 0.700 and AUC-ROC of 0.719. Key factors influencing usage include financial service accessibility, credit score, gender (male), marital status (single), and employment type (e.g., part-time work).
4. PEST analysis identified significant growth drivers for EWA in Korea, such as increasing flexible work arrangements, advanced fintech technologies, ESG practices, and societal demands to address income disparities.

The study concludes that EWA holds significant potential to benefit workers and employers in Korea. For workers, EWA reduces financial stress and reliance on high-interest loans, while for employers, it enhances productivity and retention. However, challenges such as the risk of habitual overuse and the lack of regulatory oversight remain critical.
Limitations include the nascent stage of the EWA industry in Korea, affecting data representativeness and the low adoption rate among employers. Additionally, the subjective nature of PEST analysis limits its ability to fully capture market dynamics. Despite these constraints, the study provides valuable insights into the early adoption of EWA in Korea and its growth prospects.
This study contributes to the academic discourse on EWA while offering practical insights for its expansion, underscoring its potential to enhance financial well-being and workforce management, and drive broader social and economic benefits.

국문 초록 (Abstract)

급여선지급(Earned Wage Access, 이하 EWA) 서비스란 근로자가 '현재까지 일한 만큼 적립된 임금' 을 정기 급여일 이전에 인출할 수 있도록 지원하는 핀테크 서비스이다. 전 세계적으로 긱 이코노미가 확산되면서, 근무 시간에 비례해 급여를 선지급 받을 수 있는 EWA 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 국내는 아직 산업 초기 단계이기에 상대적으로 덜 알려져 있지만, 해외 특히 미국에선 2010년대 처음 등장한 이후 현재는 월마트, 타겟, 맥도날드, 우버와 같은 대형 유통업체 및 긱 플랫폼들이 전격 도입하며 빠른 속도로 확산중이다.
EWA는 해외 여러 사례와 연구를 통해 근로자에게는 재정적 스트레스를 줄이고 고금리 대출 의존도를 낮추며, 또한 고용주 입장에서는 직원의 업무 생산성을 올리고 이직률을 낮추는 긍정적인 효과들이 입증되고 있다. 노사 상생 경영을 실천할 수 있는 방안으로 학계와 산업계 모두에서 점차 관심이 높아지고 있으며, 소수 스타트업을 중심으로 시작된 비즈니스 모델에 대형 금융기관들도 관심을 갖고 참여를 검토하고 있는 상황이다. 물론 모든 선행 연구가 EWA 의 순기능만을 말하지는 않는다. 반복적이고 습관적인 사용이 오히려 근로자의 재정적 불안정성을 높일 수도 있고, 성격은 금융 상품과 유사하지만 제도권 금융 규제 대상으로부터 벗어나 있는 부분이 오히려 위험 요인이 될 수도 있다는 우려 의견들도 있다.
본 연구는 우선 선행 연구와 사례를 이론적으로 고찰함으로써, EWA가 확산된 배경, 기능적 효익 및 장단점을 총체적으로 탐구하여 이제 막 태동하고 있는 국내 시장에서 EWA의 성장 가능성을 평가했으며, 해외 경험에서 얻은 통찰을 바탕으로 한국 내 EWA 서비스의 미래 발전 방향에 대해 유익한 인사이트를 제시하고자 했다.
동시에 도입 초기 단계에 있는 국내 EWA 서비스 이용 근로자의 행태를 실증적으로 분석함으로써, 향후 국내 산업별 확산 가능성과 활용 방법을 모색하였다. 이를 위해 국내 EWA 스타트업의 데이터를 연구 목적으로 활용하여, EWA 이용 근로자들의 인구통계학적 특성과 이용 행태에 기반하여 EWA 서비스 가입회원의 실제 EWA 사용여부 예측 모델을 생성하였고 이에 영향을 미치는 변수를 분석하였다. 추가적으로 국내시장에서 EWA 서비스가 놓여있는 거시 환경 요인인 경제적, 정치적, 사회적, 기술적 요인을 함께 조사하고 검토하여, 향후 EWA 서비스의 국내시장 성장 잠재력을 평가해보았다.
첫째, 이용금액 점유 비중으로 파악된 초기 수용이 빠르게 이루어지고 있는 직업군으로는 군인/공익근무, 콜센터, 식음료업(F&B), 보험컨설턴트, 편의점(CVS) 등이 상위 5개 대표 업종으로 확인되었고, 이 업종 종사자가 전체 거래금액의 84% 를 차지했다. 그 외의 다양한 직업군으로는 아직 저변 확대가 넓게 이루어지지는 않은 도입 초기 상태로 보인다. 이용금액 상위 5대 업종은 공통적으로 급여가 적거나 변동성이 높은 직업들로서, EWA가 도입초기의 한국에서도 상대적 저소득 근로자들의 재정적 부담을 줄여주는 도구로써의 역할을 충실하게 수행하고 있음을 알 수 있다.
둘째, 이용자는 연 평균 16회, 월평균으로는 1.3회 이용하고 있으며, 평균 이용 기간은 23일이며, 특히 이용회원 기준 약 37%, 이용금액 기준 약 22%가 제도권 금융 서비스 이용이 불가능한 이용자로부터 발생한 것으로 확인되었다. 금융 접근성이 낮은 계층의 재정적 안정성 강화라는 EWA 의 중요한 순기능이 국내에서도 확인되는 부분이다.
셋째, 서비스 가입자의 EWA 실제 이용 예측을 위한 머신러닝 모델 생성을 위해 일차적으로 Logistic Regression, SVM, Random Forest, Decision Tree 4가지 기법의 성능을 평가한 결과, Random Forest 가 가장 높은 F1 Score(0.700)와 AUC-ROC(0.719)를 기록하며 선택되었고, 정밀도 0.659, 재현율 0.745 의 예측 정확도를 보였다. Random Forest 로 이후 변수 중요도 분석도 추가 수행한 결과, 이용여부에 영향을 미치는 중요한 변수 상위 5가지로 금융 서비스 이용 가능 여부, 신용 등급, Gender(남성), Marital_status(미혼), HR 아웃소싱 형태의 고용 (파견, 아르바이트)이 확인되었다.
넷째, PEST 분석을 통해 국내 시장에서의 EWA 성장 가능성을 평가한 결과, 유연한 근로 형태의 증가, 한국의 선진 핀테크 기술, ESG 경영 중요성의 부각 등이 성장 동력으로 작용할 것으로 나타났다. 또한, 소득 격차 완화와 청년층 재정적 어려움 해소 요구가 증가함에 따라, EWA가 이러한 사회적 과제를 해결하는 데 기여할 가능성이 높다.
본 연구는 한국 내 EWA 서비스의 초기 확산을 분석하며, 특히 실증적 분석을 위해 국내 스타트업의 실제 이용자 데이터를 사용하여 주요 결과와 기여를 제시하였다. 그러나 데이터의 제한성과 변수 부족, 그리고 분석 방법의 한계가 연구의 한계로 지적된다. EWA가 초기 시장에 머물러 있어 이용자 데이터가 국내 산업별 수요를 대표성 있게 반영했다고 보기 어려우며, 활용 가능한 변수의 제한성으로 인해 예측 정확도와 EWA 이용에 영향을 미치는 주요 요인을 판단하는 데 한계가 있었다. 또한, 본 연구는 성장 가능성을 평가하기 위해 PEST 분석과 같은 정성적 기법에 의존하였으나, 정량적 데이터 부족으로 인해 객관성과 전문성 강화가 필요한 상황이다. 향후 연구에서는 보다 포괄적인 데이터를 확보하고, 추가적인 변수 탐색과 고급 모델링 기법을 적용하는 한편, AHP 기법이나 델파이 기법과 같은 전문가 의견 수집 방식을 통해 분석의 객관성을 보완할 필요가 있다. 이러한 보완을 통해 EWA 서비스의 장기적 효과와 다양한 환경에서의 활용 가능성을 보다 깊이 이해할 수 있을 것이다.
본 연구는 EWA가 근로자와 고용주 모두에게 제공하는 실질적 혜택을 구체적으로 도출하며, 이를 통해 EWA 서비스의 국내 확산에 필요한 시사점을 제시하는 것이 목적이다. EWA의 국내 확산은 근로자의 재정적 스트레스 감소와 고용주의 인력 관리에 긍정적으로 작용할 것으로 기대되며, 이를 통해 보다 폭넓은 사회적·경제적 효과를 도모할 수 있을 것이다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장. 서론 1
• 제2장. 이론적 배경 5
• 2.1. EWA의 정의와 개념 5
• 2.2. EWA의 운영 방식과 모델 6
• 2.2.1 EWA의 두 가지 운영 모델 6
• 2.2.2 EWA 워크플로우(Workflow) 8
• 2.3. EWA의 확산 배경 10
• 2.3.1 근로자의 재정적 압박 11
• 2.3.2 긱 경제의 성장과 유연한 급여 지급에 대한 수요 증가 12
• 2.3.3 COVID-19 팬데믹의 영향 13
• 2.3.4 디지털 기술의 발전과 핀테크 산업의 성장 14
• 2.4. EWA의 주요 제공업체와 시장 동향 15
• 2.5. EWA의 사회 경제적 효과 17
• 2.5.1 근로자 측면에서의 효익 17
• 2.5.2 고용주 측면에서의 효익 18
• 2.5.3 금융 포용성 증진 19
• 2.6. EWA에 대한 우려와 규제 논점 20
• 제3장. 연구 방법 22
• 3.1. 연구 문제 22
• 3.2. 연구 방법 22
• 3.2.1 이용자 분석과 접근 방법 22
• 3.2.2 시장 성장 잠재력 분석 방법 23
• 3.2.3 연구 방법 요약 25
• 3.3. 머신러닝 기반 예측 모델 개발 26
• 3.3.1 데이터 전처리 과정 26
• 3.3.2 모델 성능 비교 및 최적 알고리즘 선택 29
• 제4장. 분석 및 결과 32
• 4.1. 이용자 분석 결과 32
• 4.1.1 EWA 이용행태 분석 32
• 4.1.2 예측 모델의 변수 중요도 분석 35
• 4.2. PEST 분석을 통한 성장 잠재력 평가 36
• 제5장. 결론 39
• 5.1. 연구결과 요약과 주요 시사점 39
• 5.2. 학술적, 실무적 의의 40
• 5.3. 연구의 한계점 및 향후 연구 방향 41
• 참고문헌 44
• Abstract 47