우리銀 대출 부실화 예측시스템 개발

빅데이터 정보 이용 리스크 관리…내년 하반기 실제 대출심사에 활용

우리은행 본점 전경

[아시아경제 강구귀 기자] 우리은행이 빅데이터 정보를 이용해 대출 고객의 부도 가능성을 진단하고, 이를 대출심사에 활용하는 시스템을 개발중이다. 대출 고객의 거래처, 계열사 정보, 뉴스 등 다양한 빅데이터 정보를 활용하는 리스크 관리체계다. 빅데이터 정보를 대출 심사에 활용하는 것은 우리은행이 처음이다.

우리은행 관계자는 24일 “기업의 부도 패턴을 과학적으로 분석하기 위해선 정형·비정형 데이터 수집이 필요하다”며 “빅데이터가 이같은 기초자료를 제공해줄 수 있다고 판단했다”고 밝혔다.

우리은행은 이같은 데이터 표준화를 위해 외부업체에 컨설팅을 주고, 컨설팅 결과에 기초해 관련 시스템을 개발할 계획이다. 우리은행은 내년 하반기께 이 시스템을 실제 대출 심사에 활용할 수 있을 것으로 보고 있다.

은행들은 여신 심사시 재무제표, 대표자 정보 등 정형화된 자료와, 개별 심사자의 조사자료에 의존해왔다. 서류상으로 대출 심사를 하다 보니 대출 고객의 리스크를 제대로 판단하지 못한다는 구조적인 한계가 있었다. 빅데이터를 대출 심사에 활용하면 대출 심사에 획기적인 개선이 일어날 것으로 보인다.

우리은행이 만드는 부도진단시스템은 재무제표, 신용조사서 등 정형화된 자료 위주 분석에서 벗어나 비정형화된 자료를 추가로 보여주는 부분이 핵심이다. 부가가치세 정보를 바탕으로 매출처를 분석하고, 상장사의 뉴스 정보를 이용해 대출 고객에 특화된 비재무적인 현황 정보를 제공한다. 문자 정보의 심각도, 노출건수는 지수화해 관리한다. 기존 정형화된 자료는 통계청, 한국은행 등 외부 자료를 활용해 규모를 늘린다.

부도경로를 진단하는 시스템도 만든다. 그동안에는 금융감독원의 공시시스템인 다트(DART) 등에 산재된 자료를 통해 개별적인 부도원인을 파악했다. 이를 통합해 한 화면에서 부도경로별로 부도원인을 파악하고, 부도원인별 핵심지표의 경보등급 기준을 마련해 종합적인 부도진단을 하게 된다.

우리은행은 이를 통해 여신취급 전 부실 고객을 사전에 인지해 부실여신을 감축 할 수 있을 것으로 내다보고 있다. 다각적인 정보로 평가에 필요한 정보수집 시간도 단축될 것으로 보인다.

우리은행 관계자는 “부가세와 뉴스 등 대출고객의 상황악화에 대한 최신정보를 통해 조기에 여신사후관리를 하고 심사업무의 정확성과 효율성을 높일 계획”이라고 말했다.

강구귀 기자 nine@asiae.co.kr