[단독] “대형 부실 사전 차단”⋯신보, 고액보증 전용 AI 경보망 구축

부실징후알람시스템 전면 개편⋯고액보증 전용 모형 신설
PF 등 대형 사업 보증 확대⋯대규모 위험 선제 관리 방침
소액보증시스템 정비⋯자동심사 적용 대상 금액 상향 검토

신용보증기금이 고액보증 기업을 겨냥한 인공지능(AI) 부실징후 알람모형을 새로 구축한다. 보증 규모가 큰 기업의 위험을 별도로 분류·관리해 ‘대형 부실’을 사전에 차단하겠다는 구상이다.

23일 금융권에 따르면 신보는 최근 ‘AI 기반 미래성장성평가시스템 리모델링’ 연구용역을 발주했다. 사업 예산은 10억5800만원이다. 기존 평가 체계를 전면 재설계해 AI·머신러닝 기반으로 고도화하는 것이 핵심이다.

이번 개편의 중심에는 부실징후알람시스템(CeRAS) 전면 리모델링이 있다. 단순 재무지표 비교를 넘어 기업 실적의 시간 흐름에 따른 변동 추이와 대표자 신용 특성을 함께 반영하는 방식으로 모형을 재구성한다. 과거 데이터를 학습해 위험 패턴을 자동 도출하는 구조를 도입해 예측 정밀도를 끌어올리겠다는 취지다.

특히 고액보증 기업을 별도로 관리하는 전용 모니터링 체계를 구축한다. 일반보증 잔액과 유동화회사보증 잔액을 합산해 100억원 이상인 기업을 고액보증 대상으로 분류하고, 이들에 대한 전용 알람모형을 개발한다. 보증 규모가 클수록 부실 발생 시 충격이 큰 만큼 상시 점검 체계를 강화하는 것이다.

신보 관계자는 “유동화 보증 및 중소·중견 스케일업 지원을 위한 보증 등으로 고액보증 익스포저(위험 노출 금액)가 확대됨에 따라 리스크 관리 강화를 위한 연구용역을 실시했다”며 “고액보증기업 특성에 부합하는 관리 지표를 도출해 리스크 관리에 활용할 예정”이라고 설명했다.

AI 기반 분석 기법 도입도 병행된다. 내부 보증 데이터에 재무·신용정보를 결합해 부실 징후를 조기에 감지하는 체계를 마련한다. 머신러닝을 통해 과거 부실 사례를 학습하고 유사 패턴을 자동 탐지하는 방식이다. 대형 프로젝트파이낸싱(PF) 보증이 늘어나는 상황에서 공공 보증기관의 선제적 위험 관리 요구에 대응하는 성격도 짙다.

소액보증 자동평가시스템(ARS)도 함께 정비한다. 보증금액별 기준을 재설계해 자동심사 적용 범위를 확대할지 검토하고, 기존 자동평가모형과 백업모형의 적정성도 재검증한다. 자동화 범위가 넓어지면 반복적이고 표준화된 소액 심사는 신속 처리하고, 인력은 고액·고위험 기업 관리에 집중하는 구조가 가능해진다.

결국 이번 개편은 고액보증은 더 촘촘하게, 소액보증은 더 빠르게 처리하는 이원화 전략이다. 대형 부실을 선제적으로 통제하면서 심사 효율성을 높이는 체계 전환에 방점이 찍혔다. 연구 결과는 향후 전산 시스템에 반영돼 실제 심사와 사후관리 전반에 적용될 예정이다.

고액보증 전용 경보 체계와 고도화된 예측모형이 현장에 안착할 경우 공공 보증기관의 리스크 관리 수준도 한층 정교해질 것으로 전망된다.