이 기사는 2018년 08월 17일 14:54 thebell 에 표출된 기사입니다.

KDB산업은행이 빅데이터 활용을 위한 여신심사분석시스템 전면 개편에 나선다. 종전의 데이터 관리방식으로는 여신심사에 제대로 활용할 수 없다는 판단에 따른 것이다.

산업은행 내부의 데이터 뿐만 아니라 나이스신용정보·한국기업데이터 등 기업신용평가회사들이 보유한 다양한 데이터를 활용할 수 있는 통합데이타베이스(DB)를 구축해 여신심사 과정에서 올바른 의사결정이 이뤄질 수 있도록 지원한다는 계획이다.

17일 금융권에 따르면 산업은행은 빅데이터 활용을 통한 여신심사 의사결정 지원시스템 고도화 등의 내용을 담은 컨설팅 용역을 발주했다. 산업은행이 보유한 데이터와 산재된 외부 데이터를 체계화 한 통합DB를 구축해 심사정보의 양적·질적 개선방안을 도출하는 것 등이 주요 과제다.

산업은행 관계자는 "여러 곳에 흩어져 있는 데이터를 한 데 모아 여신심사 의사결정을 지원하기 위한 시스템 구축을 최종 목적으로 하고 있다"며 "우선 컨설팅을 통해 통합 심사DB 인프라를 효과적으로 구축할 수 있는 방안을 모색하고자 하는 것"이라고 말했다.

산업은행은 그동안 자체적으로 보유한 데이터를 기반으로 계열기업에 대한 가치, 신용한도 등을 분석해 왔다. 특히 계열기업간 순환출자 구조, 내부거래, 대차거래 등을 분석하기 위한 여신심사분석시스템을 지난 2014년 구축하기도 했다.

그러나 기존의 여신심사분석시스템만으로는 나이스신용정보, 한국기업데이터, 상장회사협의회, 공공데이터 등 다양한 데이터를 활용하는데 한계를 드러냈다.

이번 컨설팅의 방향은 △여신심사 의사결정 지원 △고객군 위험 차별화 △관계위험 전이분석 등에 적합한 통합 심사DB 인프라 구축방안을 제시하는데 초점이 맞춰진 것으로 알려졌다.

산업은행은 향후 산업·계열·기업별 종합 모니터링을 통한 심층분석 강화와 함께 시스템 심사 프로세를 통한 맞춤형 의사결정이 이뤄질 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또 심사역이 담당하는 업체별로 시각화·지표화 된 맞춤형 대시보드(Dashboard)를 제공하고 산업·계열·기업·거래처 위험 등을 고려한 고객군 위험분석도 가능해질 전망이다.

통합 심사DB를 활용한 분석범위 확장으로 관계기업 간 위험전이 분석을 정교화해 부도예측력을 높이고 기존의 신용평가와 조기경보 등의 여신심사모형을 결합한 '통합사전진단모형' 개발 방향을 도출하는 것도 컨설팅 과제에 포함됐다.

산업은행은 8개월 가량의 컨설팅을 거쳐 본격적인 시스템 개발에 착수한다는 계획이다. 이를 감안하면 내년 말 또는 2020년 초께 새로운 여신심사분석시스템 운영에 나설 수 있을 것으로 예상된다.

산업은행 관계자는 "통합 심사DB를 활용하면 여신심사 과정에서 신속한 의사결정을 지원하고 리스크 관리 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대한다"며 "선제적으로 부실예방 등이 이뤄질 것으로 보인다"고 말했다.