[금융 AI] AI 기반의 신용 리스크 모델링(1)

신용 리스크 관리

신용 리스크 관리는 금융 산업의 핵심적인 부분으로, 대출과 투자 과정에서 발생하는 상대방의 미상환 가능성, 즉 신용 위험을 식별, 평가, 모니터링하고 이를 적절히 관리하는 것이 매우 중요하다. 

 

금융 기관은 이 위험을 실질적으로 관리하기 위해 신용 평가 시스템을 리스 관리의 필수 도구로 활용하고 있다. 신용 평가 시스템은 대출 심사부터 신용카드 발급, 대출 금리 산출, 채권투자 결정, 보험료 책정에 이르기까지 금융 분야 전반에 걸쳐 광범위하게 활용된다.

 

핀테크에서의 신용 평가 모델 활용

신용 평가 모델이 전통적인 금융 기업의 도메인에만 머물지 않는 듯 보이는데, 이런 현상은 금융 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 예고한다. 예를 들어 애플 같은 기업이 애플페이와 애플 카드를 통해 금융 서비스 시장에 진출하면서 일각에서는 이제 애플을 기술 회사가 아닌 금융 회사로 봐야 한다는 주장까지 나오고 있다. 이 과정에서 BNPL(buy now pay later, 후불결제) 같은 상품이 주목받고 있다.

 

최근 몇 년 간 Klarna, Afterpay, Affirm과 같은 글로벌 핀테크 기업은 물론이고 페이팔, 애플과 같은 주요 금융 및 IT 기업까지도 BNPL 상품을 운영하며 시장에 새로운 금융 솔루션을 제공하고 있다. BNPL 서비스는 소비자가 상품이나 서비스를 즉시 구매하고, 나중에 결제할 수 있는 유연성을 제공함으로써, 전통적인 신용카드 결제 방식에 대한 대안으로 빠르게 자리 잡았다. 이러한 상품은 네이버파이낸셜, 카카오페이, 토스, 쿠팡과 같은 국내외 다양한 핀테크 및 전자상거래 기업에서도 선보이고 있다.

 

신용 리스크 관리 체계

데이터 체계

데이터 체계의 구축은 현대 금융의 신경계와 같으며, 개인신용평가기관 데이터, 대안 정보, 플랫폼 행동 정보, 그래프 데이터 등이 해당된다. 신용 리스크 관리에서 중요한 것은 다양한 데이터 유형(실시간 거래 데이터, 고객 신용 이력, 대출 상환 내역 등)을 효율적으로 처리하고 저장할 수 있는 도구를 선택하는 것이다. 예를 들어 실시간 거래 데이터 처리를 위해 아파치 카프카와 같은 메시지 브로커 시스템을 활용하면, 데이터 스트림을 신속하게 캡처하고 처리할 수 있다. 반면, 고객의 신용 이력이나 대출 상환 내역과 같은 구조화된 데이터는 아마존 레드시프트나 구글 빅쿼리와 같은 관계형 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스에 저장하여 효과적으로 관리할 수 있다.

전략 체계

전략 체계는 신용 리스크 관리의 핵심이며, 금융 기관이 리스크를 효과적으로 관리하고 비즈니스 목표를 달성하기 위해 마련한 일련의 계획과 규칙으로 구성된다. 이 체계의 주요 목적은 조직의 위험 감수 기준에 부합하는 동시에 수익성을 극대화하는 것이다.

 

- 전략 수립 : 금융 상품의 가격 책정, 대출 한도, 이자율, 대출 승인 조건과 같은 전략을 수립한다.

- 전략 검증 : 수립된 전략이 기대하는 성과를 낼 수 있는지 시뮬레이션을 통해 검증한다.

- 전략 평가 : 전략을 실제로 실행한 후, 그 결과를 핵심 성과 지표를 통해 측정한다.

- 전략 최적화 : 평가를 통해 얻은 피드백을 바탕으로 전략을 조정하고 최적화한다.

 

전략 체계에서의 AI와 머신러닝의 적용은 이 체계를 더욱 발전시킨다. AI 기술은 전략적 의사결정을 위한 데이터 분석을 강화하고, 예측 모델링을 통해 미래의 시나리오를 예측하며, 전략의 성과를 실시간으로 모니터링하는데 기여한다. 

모델 체계

모델 체계는 금융 기관이 신용 리스크를 관리하고 예측하는데 사용하는 다앙한 알고리즘과 모델의 체계적인 집합을 의미한다. 이러한 모델들은 대출의 전 과정을 통해 리스크를 모니터링하고 관리하기 위해 설계되며, 대출 전, 대출 중, 대출 후 단계별로 다양한 목적에 맞추어져 있다.

 

- 대출 전 모델링 : 신용 사기 탐지 모델, 진입 통제 모델, 신청 평점 모델, 한도 관리 모델

- 대출 중 모델링 : 행동 평점 모델, 조기 경보 모델, 고객 유실 경보 모델

- 대출 후 모델링 : 추심 모델(채무 불이행 고객에 대한 회수 활동의 우선순위를 결정하고 최적의 추심 전략 수립)