이미지 확대보기기존에는 기업여신 심사를 개인의 경험과 역량에 기반한 인적 심사 위주로 해왔는데, CSS도입으로 은행 내외의 빅데이터와 통계 모형에 기반한 시스템 심사로 전환하게 됐다.
이번 도입으로 여신 결정을 고도화하고 정확성을 확보할 수 있게 됐다는 게 신한은행 측 설명이다. 또 여신 운용의 효율성이 제고되고 체계화된 리스크 관리로 영업점 직원들의 업무량이 줄어들 것으로 기대되고 있다.
은행 내부 및 외부 신용평가사들이 보유한 과거 10여년 간의 재무 및 비재무 데이터를 통계적으로 분석해 모형을 만들고 국내 은행권 최초로 표준화된 점수를 이용한 의사결정시스템을 구축했다.
신한은행은 지난해 구축한 산업진단 및 예측 시스템을 활용해 업황 변동 및 전망을 반영했다. 과거 수년 간의 부실 사례를 분석해 다차원적으로 부실을 예측할 수 있는 시나리오 기반 부실진단모형을 적용했다.
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한편, 2016년 신설한 디지털R&D센터의 빅데이터와 AI 전문 인력들이 참여해 머신러닝 테스트 모형도 함께 개발했다. 신한은행 측은 " 향후 AI 기반의 모형 도입에 대비하는 등 여신 전반에 걸친 디지털 전환을 지속 추진할 것"이라고 말했다.
정선은 기자 bravebambi@fntimes.com
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