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2026년의 신용평가는 더 이상 종이 신청서와 두꺼운 신용보고서의 산업이 아니다. 미국의 FICO Score(`<300/850 FICO`)와 VantageScore가 50년 가까이 표준을 잡아온 한편, FICO XD·Experian Boost·FICO Resilience Index가 thin file 시장을 흔든다. Upstart는 ML 인수를 무기로 누적 대출 `$30B+`를 돌파했고, Affirm·Klarna·AfterPay·Zilch가 글로벌 BNPL 시장을 `$300B BNPL market`까지 키웠다. 한국은 KCB(코리아크레디트뷰로)와 NICE 신용평가가 1-1000점/1-10등급의 이중 척도를 운영하고, 카카오뱅크·토스뱅크가 자체 ML 신용평가로 무서류 대출을 만든다. 일본은 CIC·JICC·KSC가 30년 보존 신용정보 데이터베이스를 운영하며 AfterPay 재팬, KakaoPay 후불결제 같은 BNPL 흐름을 받쳐 준다. 이 글은 전통 5요인 모델(payment history·credit utilization·length·mix·new credit)에서 출발해, AI underwriting의 GBM/Neural 모델 스택, alternative data와 thin file 솔루션, 한국 KCB/NICE의 점수 체계, 일본 신용정보기관 3사의 데이터 통합, BNPL 규제, 그리고 CFPB Reg B와 한국 금감원 ADM 가이드라인까지 한 호흡으로 정리한다.