이 기사는 2017년 10월 26일 11:00 thebell 에 표출된 기사입니다.

신한은행은 국내 은행 최초로 글로벌 리스크 측정 시스템을 구축했다. 2011년부터 현지화에 초점을 맞춘 리스크 인프라를 마련하기 시작한 신한은행은 6년 간 공을 들인 끝에 전 국외점포를 대상으로 리스크 관리 체계인 '글로벌 리스크 큐브시스템'을 구축하게 됐다.

큐브시스템을 구축하게 된 배경은 신한은행의 해외진출 확대, 글로벌 사업부문의 손익 비중 증가와 맞닿아 있다. 성공적인 해외 진출을 위해서는 철저한 리스크 관리가 선행돼야 한다는 점에서 글로컬라이제이션(Globalization)된 리스크 데이터 마트(Risk Data Mart)와 현지규정에 기반한 리스크 측정시스템, 현지 기준 보고서 작성지원 툴 등을 구축했다.


큐브시스템을 구축한 이후 가장 큰 변화는 리스크량 측정에 필요한 정보수집의 획기적 개선에 있다. 과거에는 특정 리스크량을 측정하기 위해서는 개별 원장에 접근해 각종 정보를 수집한 이후 리스크 담당자가 수기 산출을 통해 최종값을 도출했다. 리스크량을 수기 작업을 통해 측정하다 보니 시간 소모가 상당했고, 휴먼에러(Human Error)가 발생할 가능성이 높았다. 또한 현지 금융당국의 규제 변경에 신속히 대응하지 못하는 어려움도 겪었다.

하지만 리스크 산출 관련 정보를 리스트 데이터 마트에 담아 놓으면서 기존 수기 작업에서 발생할 수 있는 문제점이 해소됐다. 리스크 데이터 마트는 계정계(고객의 거래처리를 위한 핵심시스템) 시스템에 있는 리스크 측정 관련 정보를 선별적으로 입수해 리스크 공통 기초원장과 파라메터(Parameter) 정보, 담보배분 및 현금흐름(Cashflow)와 같은 재가공된 정보 등 리스크 측정 기본정보를 보관하고 있다.

또 다른 큰 변화는 현지 규정에 맞는 리스크 측정시스템을 구축해 현지기준의 리스크 측정이 가능해졌다는 점이다. 이에 따라 각 유형별 리스크 측정 및 모니터링이 용이해졌고, 현지 감독당국의 규제 대응도 한결 수월해졌다는 분석이다. 또한 리스크 측정이 체계적으로 이루어지면서 현지 리스크관리 담당자의 역량이 향상되는 정성적 효과도 발생했다.

무엇보다 큐브시스템을 통해 해외 점포에 대한 심도 있는 리스크 관리 수행할 수 있는 토대를 마련했다는 평가다. 해외점포가 한도 증액을 요구할 경우 모행이 현지기준 데이터를 직접 뽑아 그 타당성을 분석할 정도다. 해외 글로벌 은행 또한 글로벌 리스크 인프라를 구축하고 있지만, 현지 벤더(Vendor)사를 활용하고 있어 신한은행처럼 현지기준 데이터를 마음대로 산출할 수 없는 구조다.

큐브시스템의 가장 큰 장점은 축적된 노하우가 반영된 시스템 확장성이다. 국가별로 규제사항의 수준이 다른데, 규제 수준이 높은 국가 기준으로 시스템을 구축해, 향후 발생 가능한 규제사항에 대해 준비할 수 있도록 구축했다. 대표적인 유동성 규제지표인 LCR의 경우 최초 구축국의 프레임을 활용해 공통 적용 가능부분에 대해 신규도입 국가에 활용하는 방식으로 시스템 구축을 지원하고 있다.


신한은행은 전 국가 리스크큐브시스템 구축 완료를 통해 국외점포 리스크 인프라 구축 및 리스크관리 관리의 초석을 마련했다. 하지만 현 상태에 만족하지 않고 해당 시스템을 활용해 다양한 방면으로 리스크 관리를 업그레이드할 예정이다.

우선 리스크 관련 각종 규제를 준수하기 위해 구축된 현재 시스템을 리스크에 기반한 성과평가를 지원할 수 있는 툴로써 시스템 활용 영역 확장을 모색하고 있다. 일례로 신한 베트남의 경우 신용원가 산출을 지원해 종합수익성평가가 체계적으로 이루어질 수 있도록 구축을 지원하고 있다.

또한 신한은행은 리스크 큐브시스템의 확장성을 기반으로 신규 리스크 규제사항들에 대해 체계적으로 대응이 가능하도록 지원 사격을 아끼지 않고 있다. 현재유동성커버리지비율(LCR), 순안정조달비율(NSFR), Large Exposure 등 글로벌 규제사항들이 지속적으로 공표되고 있어 이에 대해 각 국가의 대응이 필요한 실정이다.

규모가 커지고 있는 해외법인이 생김에 따라 내부 방법론을 통한 신용리스크 측정에 대한 니즈가 증대하고 있다. 이를 위해서는 내부 historical data를 활용한 부도율(Probability of Default)와 손실율(Loss Given Default) 모델링이 필요하다. 리스크큐브시스템 내 리스크 데이터 마트를 통해 해당 부분의 산출이 가능하도록 데이터를 축적하고 있다.

신한은행은 기구축 시스템의 업그레이드 등 국외점포 리스크관리를 위해 지속적으로 투자를 진행할 예정이다. 리스크 큐브시스템을 견고하고 확장성 있는 시스템으로 운영할 예정이어서 시스템 활용 가치는 지속적으로 높아질 것으로 예상된다. 이러한 지속적인 리스크큐브시스템의 진화는 향후 신한은행 국외점포 리스크 관리를 더욱 더 기대하게 한다.