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

"예전 카드사태가 일어났을 때와 같은 충격이 오면 어떻게 될까. 과거 LG카드 시절에는 '깜깜이' 심사를 했지만, 지금은 고객의 신용은 물론 재무상태와 자산 포트폴리오까지 꿰고 있는 만큼 살아남을 수 있다."

송주영 신한카드 리스크관리본부 상무(CRO·사진)는 옛 LG카드에 입사할 때부터 25년간 리스크관리를 전담해왔다. 카드사 CRO 중에서도 카드업 리스크관리 경력이 가장 긴 편이다. 그런 그가 카드사태 때와 같은 충격을 받더라도 신한카드는 버틸 수 있는 능력을 갖췄다고 말했다.

신한카드는 자체적으로 채권회수 난이도의 변별력을 강화하는 등 참신성에서 높이 평가받아 '2019 더벨 리스크 매니저 어워즈(thebell Risk Manager Awards)'에서 여신전문금융 부문 우수상 수상자로 선정됐다.


송 상무는 "과거에는 카드사들이 고객의 소득 대비 부채비율이 얼마인지도 모른 상태에서 신용대출을 내줬다"며 "단순히 연체 유무에 따라 우량과 불량 여부를 판단했다"고 설명했다.

당시 신용대란이 끝나고 CB(Credit Bureau)사를 만들어야 한다고 가장 주도적으로 나선 게 LG카드였다. 정보가 가장 많은 LG카드가 신용정보를 공유하겠다고 하자 다른 카드사들도 뛰어들어 KCB가 만들어졌다.

LG카드는 부실화되며 신한카드로 편입됐지만, 앞선 실패에 대한 반성은 철저한 리스크 관리로 이어졌다. 신한카드는 수시로 스트레스 테스트 시뮬레이션을 통해 과거 카드사태 때와 같은 충격이 왔을 때도 회사가 이익을 낼 수 있는지 살펴본다.

그는 "신한카드의 신용카드 회원이 1200만명 정도 되는데, 몇가지 모형만 조합하면 신용등급 1등부터 1200만등까지 순서를 매기는 것도 가능하다"며 "전체적인 CB등급에 매트릭스(Matrix) 등을 적용해 경기 악화에 대비한 컨틴전시 플랜(CP, Contingency Plan)모형을 구축하고 있다"고 밝혔다.

신한카드는 채권회수 예측력을 높이기 위해 다양한 변수를 모형에 추가했다. 송 상무는 "신용데이터 외에도 부동산 시세가 얼마인지, 자영업자의 상권은 어디에 있는지, 카드를 주로 언제 쓰는지 등 정보를 모형에 반영할 수 있다"며 "이같은 대안정보가 추가적으로 쌓이면서 예측력이 개선됐다"고 강조했다.

이밖에 채권회수모형을 고도화하면서 부동산 자가여부 및 가압류 정보, 거주지역, 직장 출퇴근 일수 등을 신규 활용정보로 도입했다.

송 상무는 "기존 회귀모형의 경우 쓸 수 있는 변수가 10~15개에 그쳤다"며 "머신러닝 기법을 적용해 100~150개 이르는 변수를 활용하면서 채권회수 변별력이 상당히 높아졌다"고 말했다. 신한카드는 일부 전략에만 적용하던 머신러닝을 지난 4월 확대 적용했다.

모니터링도 꼼꼼하게 진행하고 있다. 그는 "리스크관리팀에 소속된 4명의 모델러(modeler)들이 분기별로 채권에 이상이 있는지 살펴보고 있다"며 "주요 모형의 경우 월별로 모니터링하고 있다"고 전했다.

송 상무는 평소 카드업계 1위로서 책임감 있는 면모를 강조했다. 그는 "신한카드가 회사 규모도 크고 금융자산도 많다 보니 문제가 생기면 타격도 가장 클 수밖에 없다"며 "리스크가 안정되지 않으면 영업을 하지 않는다"고 밝혔다.

평소 직원들에게게도 리스크를 홍수에 빗대 "홍수에 대비해 하천에 쌓는 제방의 높이는 개별 카드사가 결정하는 것"이라며 "신한카드는 100년에 한번 오는 홍수에 대비해 둑을 쌓아야 한다"고 강조하고 있다.