이 기사는 2019년 10월 31일 11:01 thebell 에 표출된 기사입니다.

빅데이터, 인공지능(AI), 로봇공학 등 4차 산업이 화두가 되자 금융권에서도 이를 응용하려는 연구가 진행돼 왔다. 주로 자산관리, 금융서비스, 본인인증, 결제사업 등에 쓰였는데 최근엔 리스크관리에도 적용사례가 속속 나오고 있다.

하나금융그룹은 이같은 트렌드의 선두주자로 꼽힌다. 리스크관리에 로봇공학과 머신러닝(Machine Learning) 기술을 도입하면서 선진화를 이뤄내고 있다. 국내 최초로 진행한 리스크관리부문 RPA(Robotic Process Automation) 시범 도입사업이 대표적이다.

RPA는 그동안 사람이 PC에서 수작업으로 하는 정형화된 업무를, 사람의 작업방식을 모방하고 자동화해 수행할 수 있는 일종의 소프트웨어 로봇(Software Robot)이다. 일명 '리스크봇(Risk-Bot)'으로 불리는 RPA는 기존 시스템에 영향을 미치지 않고 소규모로 신속하게 구현할 수 있다는 게 장점이다. 이전에는 새로운 소프트웨어를 도입하려면 기존 IT 시스템과 충돌하는 경우가 많아 실제 구현이 어려운 점도 있었다.


하나금융은 리스크 측정·검증 및 금감원 공시 등 정확성과 신속성을 제고할 수 있는 6개 업무에 RPA를 활용해 자동화 했다. 신용리스크 위험가중자산 산출을 위한 데이터 검증, 지주회사 및 은행 각 부서에서 금감원에 제출해야 하는 보고서 작성 지원 등이 여기에 포함됐다.

리스크관리 등 금융권 본점의 업무에 RPA를 성공적으로 적용한 덕분에 리스크 측정 및 보고 등을 위한 사전데이터 처리작업 시간을 줄이고 수작업에 기인하는 실수를 방지하는 등 업무 효율성 개선 효과를 얻었다.

하나금융은 한 단계 더 나아가 그룹 차원으로 RPA 솔루션 내부역량을 다지기 위해 △현업 실무자 대상 RPA 교육 △구현 사례에 토대로 한 그룹 내부 공유 △그룹 내 유사업무에 대한 RPA 구현 시 활용 가능하도록 업무 유형별로 세분화해 결과를 문서화하고 있다.

이를 토대로 RPA 확대를 모색 중이다. 주 52시간 시행 등 근무환경 변화에 따른 RPA 어시스턴트(Assistant)를 구현하기 위한 시도다. 중장기적으로는 지주와 은행뿐 아니라 그룹 전체 계열사에 도입할 예정이다.

빅데이터 기술을 신용평가와 여신관리에 응용하는 방안도 상당한 진척이 이뤄졌다. 중금리 대출을 포함한 비대면 개인신용대출 시장 개척을 위해 머신러닝 기반의 리테일 신용평가모형 개발과 실행 플랫폼 내재화를 달성했다.

신용정보 부족자(Thin Filer) 가운데 우량고객을 선별키 위해 신용평가에 활용할 데이터 수집과정에서 부동산 정보 등 다양한 데이터를 포함시켰다. 하나금융융합기술원과의 협업을 통해 최신 머신러닝 알고리즘을 채택하고 이를 기반으로 실행엔진을 자체 개발, 여신시스템과 연계했다.


빅데이터 기술은 여신심사 뿐만 아니라 산업조기경보시스템에도 적용이 가능했다. 온갖 재무정보, 거시경제지표 등 정량 데이터의 통계적 분석과 비정형 빅데이터 분석을 통해 업종별 잠재위험을 조기에 탐지할 수 있기 때문이다. 이를 바탕으로 하나금융은 국내 최초 범용화 된 산업조기경보시스템을 구축할 수 있었다.

192개의 산업분류기준에서 6개월, 12개월, 24개월 산업별 리스크 수준을 측정하고 131개의 모형과 500개 지표를 선정해 거시지표모형을 만들었다. 재무·주가모형엔 3만1000개의 외감법인들의 정보가 활용됐다.

여기에다 비정형 빅데이터 분석기능이 추가됐다. 인터넷뉴스, SNS, 전문기관 통계정보, 증권가 리포트 등의 텍스트를 마이닝(Mining)해 특정 키워드를 찾는 방식이다.

머신러닝을 이용해 특정 키워드 발현량으로 개별산업의 위험 시그널을 도출하고 있다. 발현량이 0.6 이하면 그린(정상), 0.6~0.8이면 옐로우(주의), 0.8 이상이면 레드(경고)로 알려준다.