은행권, 빅데이터로 리스크 관리 강화

입력 2017-11-20 11:13
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은행들이 빅데이터를 활용해 부도 위험을 예측하고 금융사고 예방 역량도 강화한다.

20일 금융권에 따르면 은행들이 구축한 빅데이터로 ‘부도진단시스템’, ‘하이브리드 FDS’ 등을 개발해 리스크 관리 강화에도 힘쓰고 있다. 부도 진단시 빅데이터를 활용하면 재무제표를 기반으로 이뤄지던 후행적 평가에서 나아가 매출정보와 부가세 납부정보 등을 파악하고, 애널보고서 등 외부기업정보를 분석해 선행적 평가가 가능해진다. 머신러닝, 딥러닝 등으로 전통적 통계모형보다도 예측력도 높였다.

우리은행은 연말 중 빅데이터 플랫폼 ‘빅인사이트’를 활용해 ‘부도진단 시스템’을 오픈할 예정이다. 부도진단 시스템은 부도 차주 패턴을 분석하는 시스템이다. 이 시스템이 개발되면 우리은행 심사역과 영업점의 대출 담당자들은 매스미디어 정보나 연구보고서 정보뿐만이 아니라 특허정보와 부가가치세 정보, 소셜네트워크서비스(SNS) 등을 활용해 리스크관리를 강화할 예정이다.

여기서 나아가 예측 시나리오도 분석한다. 최태환 우리은행 디지털전략부 차장은 “대표이사가 바뀔 때 그 다음 해 부도가 날 확률이 높아지는지, 자회사가 부도나면 모회사에 여파가 오는 데 걸리는 기간 등 100가지 정도의 시나리오를 뽑아서 그 중 의미있는 걸 20개 추렸다”고 말했다.

기업은행은 ‘IBK빅데이터플랫폼’을 내년 2월 말 공개할 예정이다. IBK빅데이터플랫폼은 개인고객에게는 고객의 금융 니즈를 예측해 상품 추천이 이뤄지며, 기업고객의 경우 재무정보 외에도 비재무 정보까지 분석해 잠재적 위험관리 체계를 마련한다. 몇 개월 전의 기업경영 결과를 나타내는 재무제표보다 기사, 공시자료, 애널보고서 등 비재무 정보를 분석하면 최근 기업 상태를 판단하는 데 도움이 된다.

신한은행은 이상 금융거래를 탐지하는 기존 FDS(Fraud Detective System) 시스템에 빅데이터를 적용하고 딥러닝을 더욱 강화시킨 ‘하이브리드 FDS 시스템’ 시행을 이달 중 선보인다. 기존 FDS 시스템에 대량의 이상 금융거래 데이터를 탑재하고 전문가들이 체계화한 ‘이상 금융거래 규칙’과 금융보안원의 ‘금융거래 블랙리스트’까지 입력해 탐지 능력이 더욱 강화된 이상 금융거래 탐지 시스템이다.

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