KB국민은행이 기업여신 자동심사 지원시스템을 고도화한다. 지난 3월 빅데이터 기반으로 내놓은 시스템을 머신러닝(ML) 기반으로 한 단계 진화한다. 국민은행 측은 이번 프로젝트로 기업대출 심사를 위한 정보수집, 분석시간을 단축시킬 수 있게 한다는데 의의를 두고 있다.

국민은행은 최근 이러한 내용의 ‘ML기반 기업여신 자동심사 지원 시스템 구축 프로젝트’의 입찰공고를 내놨다. 현재 우선사업자 선정 과정에 있다.

앞서 국민은행은 올 3월 ‘빅데이터 기반의 기업여신 자동심사 지원시스템(Bics, Big data CSS)’을 시작했다. 지금까지 축적해 온 기업여신 심사 노하우와 분석기법, 빅데이터 기반의 디지털 기술력을 활용해 신용리스크를 측정하는 일이다.

Bics는 기업여신 관련 산업, 상황 정보와 기업의 재무, 비재무 정보를 중심으로 수집해 심사를 하는 시스템이다. 비재무 정보는 재무제표를 제외한 기업의 신용등급을 산출하는데 필요한 모든 데이터를 말한다.

이번 입찰은 Bics를 고도화하는 일이다. 크게 ▲데이터 수집 및 분석 ▲ML기반 Bics 구축 ▲상시 모니터링 체계 구축 ▲사후관리로 나뉜다. ML 기반의 Bics에는 모형 모델링, 재학습, 강화학습이 포함된다. 국민은행은 시스템 판정결과에 대한 심사보고서가 자동으로 작성되는 프로세스 개발과 운영 방안 마련에 나선다.

ML 기반의 Bics 사업에도 데이터 수집, 분석을 위해 재무 정보뿐만 아니라 비재무 정보가 포함된다. 비재무 정보도 재무 정보 못지않게 기업의 신용도에 영향을 미친다고 판단해 이를 기업평가에 적용하기로 한 것이다. 데이터 수집, 분석을 위해 국민은행은 모형, 시스템 개발에 활용되는 재무, 비재무 정보에 대한 유효성을 검증한다.

기업여신 심사와 관련해 대안정보를 발굴하고 수집방법을 체계화해 데이터베이스(DB) 내재화 방안을 마련할 계획이다. 상시 모니터링 체계도 구축한다. 모형 및 시스템의 성과와 유효성 등 성능 검증이 가능한 모니터링 시스템을 설계한다.


국민은행은 오는 12월 11일 우선협상대상자를 선정, 한달 간 최종협상을 진행한 뒤 내년까지 사업을 진행한다.

한편, 국민은행 외에도 여러 시중은행에서 기업대출 심사에 빅데이터 등 신기술을 도입하고 있다. 우리은행은 빅데이터를 활용해 기업 부정대출 탐지시스템을 도입했다. 기업의 행동패턴을 분석해 여신심사 과정에서 사기, 부정대출을 사전에 걸러내기 위한 목적이다.

신한은행은 국민은행보다 앞서 지난 2019년부터 기업의 정형, 비정형 데이터를 활용해 기업대출을 심사하고 있다. 마찬가지로 빅데이터, ML 기술을 활용하고 있다.

글. 바이라인네트워크
<홍하나 기자>0626hhn@byline.network


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