[은행별 특화업무 ‘릴레이’ 점검] ④제일銀 Decision Science부

소매금융 정책 결정 ‘도우미’…맨파워 막강



‘확률로 리스크를 예측한다’
제일은행 Decision Science (D/S)부는 리스크 관리의 메카다. 소매금융 비중이 날로 증가하는 상황에서 체계적인 리스크 관리와 고객 성향에 딱 맞는 CRM 및 마케팅 전략 수립을 목적으로 지난해 6월 출범했다.

D/S부는 행내에서 뉴브리지캐피탈이 탄생시킨 가장 선진적인 조직으로 평가받고 있으며 혁신적인 아이디어 창출로 이미 정평이 나 있다.

D/S부는 쉽게 말해서 소매금융 정책에 대한 의사결정을 도와주는 ‘도우미’다. 그리고 그 수단은 데이터 분석 및 통계모델 활용. D/S부는 크게 데이터와 MIS(Management Information System), 모델개발 및 트레킹, 신용카드 리스크 관리, 여신리스크 관리 등으로 업무가 세분화된다. 타 은행들이 리스크 관리와 CRM을 분리, 운영하는 것과 큰 차이점이다.

데이터와 MIS전략은 리스크를 예측하는 통계모델을 만드는 재료다. 여기에는 고객의 신상, 금융거래 패턴, 거래명세 등의 정보가 축적돼 있다. 제일은행은 고객의 금융패턴을 파악하기 위해 ‘나이스’와 개별 계약을 맺고 정보를 공유하기도 한다.

모델개발은 D/S부의 ‘핵’. 그런만큼 맨파워도 우수하다. 6명의 인력이 모두 통계학 전공 석·박사급으로 D/S부 출범 당시, 외부에서 수혈됐다. 이 팀에서 개발하는 모델은 여신 및 신용카드 심사모델인 ARM (Acquisition Risk Model), BRM (Behavior Risk Model), 반응모델 등이다. 이는 타 은행들이 주로 도입하고 있는 CSS(Credit Scoring System)와 BSS(Behavior Scoring System)로 보면 된다.
그러나 차이는 분명하다. 타 은행들의 경우 대출 혹은 신용카드 발급을 원하는 고객 개인에 대한 정보를 점수화해서 대출 심사를 하지만 제일은행은 고객이 얼마나 대손상각 위험이 있는가를 확률로 개산해 이를 순서화(Rank Order)한다. 이에 따라 대출이 결정되는 순간 연체율 등의 리스크률이 산출된다.

D/S부 장찬 이사는 “스코어가 아닌 확률을 이용하면 미래에 발생할 리스크를 거의 정확하게 예견할 수 있고 모델에 사용되는 변수도 4000~5000개에 이르는 만큼 정보가 질적인 면에서 차이가 있다”고 설명했다.

또한 모델개발팀에서 개발하는 반응모델도 CRM에 적극 활용되고 있다. 제일은행은 T/M시 긍정적 반응을 일으켜 수익으로 연결될 수 있는 고객 리스트를 갖고 접근한다. 이는 수익성을 높이는 지름길이다.

장이사는 “반응모델을 이용해 타깃을 정확하게 설정해 마케팅을 전개함에 따라 인력과 비용을 상당량 줄일 수 있다”고 말했다.

특히 ARM이나 BRM은 ‘카드를 발급할 것인가’ ‘한도는 얼마를 줄 것인가’ ‘연체될 확률은 얼마인가’ 등 일련의 의사결정을 하는 데 결정적 역할을 하고 있다. 현재 제일은행은 신용카드의 경우 수동심사가 아닌 100% 모델심사를 실시하고 있다. 또한 최근에는 고객 데이터 입력은 자회사인 일은시스템에 아웃소싱했다.

처음엔 영업점장의 고유권한에 대한 박탈이라는 측면에서 받아들이기 힘들다는 반응이었다고 한다. 그러나 이런 식의 모델에 기초한 심사는 연체율 하락으로 나타났다. D/S부가 초기 2~3개월간의 준비기간을 마치고 본격 가동된 지난해 9월 이후 카드 연체율이 절반 이상 하락했다. 놀라운 성과다.

또한 제일은행은 과학적 통계에 따른 리스크 관리의 효과를 입증하기 위해 현재 ARM 로드쇼를 진행하고 있다. 이는 수동심사와 모델에 기초한 기계적 심사의 효과를 비교하는 일종의 게임이다.

장이사는 “로드쇼 결과 모델에 따르면 연체될 가능성이 낮은 사람을 골라 카드발급을 승인해줄 확률이 거의 95%에 이르렀다”며 “사람이 할 경우에는 70%를 넘는 경우가 없었다”고 말했다.

이어 그는 “이는 확률을 이용한 과학적 리스크 관리가 얼마나 중요한 지를 보여주는 예다”고 덧붙였다.



전지선 기자 fnzzang@fntimes.com