리스크 측정과 데이터 검증

데이터에 일관성 없으면 리스크예측 신뢰하기 어려워

안정된 데이터의 질적 수준 제고가 손익 최적화 핵심

근래 발생한 세계적인 금융위기 상황으로 인하여 기존 금융회사의 리스크관리체계에 대한 개선방안이 논의되고 있다. 주로 논의되고 있는 대응책 중 하나는 시나리오 분석기법으로, 이는 기존 리스크 측정치에 영향을 줄 수 있는 다양한 요인들을 가정하고, 이러한 요인에 충격을 가했을 경우 리스크 측정치의 변화 정도를 분석하여 경영의사결정에 활용하고자 하는 방법론이다.
이러한 시나리오 분석을 수행하기 위해서는 포트폴리오, 거시경제 환경의 변화 등이 리스크 측정치에 어떻게 영향을 주는지에 대한 이론적 가정 및 모델링 기법이 중요하게 고려되어야 하지만, 더 나아가 이에 대한 근거 자료가 될 수 있는 1) 질적으로 안정된 데이터의 확보와 다양한 시나리오에 대한 신속한 분석이 가능한 2) 체계적인 산출 시스템의 구축이 필수조건이라고 할 수 있다.

금융회사 내부에서 관리하는 데이터에 일관성이 없다면 이를 통해 예측된 위험 정도 역시 신빙성이 떨어질 수 밖에 없다. 따라서, 회사내에서 안정된 데이터 확보는 예측 결과의 신뢰성 확보 및 산출 결과에 대한 불필요한 검증 작업 등을 줄이는데 효과가 있을 것으로 판단된다.

먼저 데이터의 질적 안정화 작업을 위해서는 DQM(Data Quality Management) 솔루션 도입 등 데이터의 활용 이전에 체계적으로 데이터의 질적 검증 작업을 수행할 수 있는 방안이 마련되어야 할 것이다. 국내 은행권에서는 Basel II 프로젝트 수행 이후, 이와 같은 필요성이 절실하게 대두되었으며 현재 몇몇 은행에서는 관련 업무가 진행중이다.

또한, 정확한 정보의 생성이 금융회사 내부의 손익에 직접적인 영향을 줄 수 있다는 인식의 변화 역시 필요하다. 영업점 등 Front 부서에서 초기 생성된 내부 데이터는 CRM 및 IT부서를 거쳐 본부 리스크 관리조직으로 전달되는데, 만약, 초기 입력부터 정확한 정보가 생성된다면, 정보 전달과정에서 데이터 안정화 작업에 소요되는 시간 및 비용을 절감할 수 있을 것이다.

더불어, 이러한 데이터를 투입해서 산출되는 리스크 측정결과의 신뢰성도 크게 제고될 수 있다. 일부 은행에서는 거래 고객의 산업분류가 정확하지 않아 개별 영업점에 담당자가 직접 전화를 걸어 수정을 요청하는 경우도 빈번한데, 이러한 과정을 통해 리스크 측정치의 정확성은 크게 개선되었지만, 투입되는 업무담당자들의 시간과 노력을 생각하면 큰 손실이 아닐 수 없다.
금융회사에서 데이터 관리의 중요성에 대한 인식을 개선하기 위해서는 리스크관리조직 등 특정 부서만의 노력이 아닌 회사 전체가 공유하고 또 실익을 확인할 수 있는 방안을 찾는 것이 필요하다고 생각된다. 필자가 듣기로 얼마 전 모 은행에서 ‘담보 관련 데이터 정비 캠페인’을 전행차원에서 수행하였다고 한다. 기존의 부정확한 담보 정보와 일치하지 않는 연결정보 등을 정해진 기간 내에 정정하는 캠페인이었는데, 이전부터 신용원가제도(여신별로 예상되는 손실을 취급 영업점의 경비로 직접 차감하는 제도)를 적용하고 있던 해당 은행은 이번 캠페인을 통하여 예상손실 산출에 영향을 주는 손실률 등 리스크 측정치가 개선되어, 연간 20억원 정도의 누적 신용원가에 대한 절감효과와 BIS비율 개선 효과를 기대하고 있다고 한다. 이러한 사례와 같이 정확한 정보의 생성은 리스크관리 뿐 아니라 은행 내 영업부서에도 비용 절감 등으로 도움이 된다는 인식의 변화가 이루어져야 할 것이다.

앞서 언급한 시나리오 분석은 결국 다양한 상황을 가정하여 개별 상황에 대한 리스크 예측결과를 각각 산출하는 일종의 반복작업이라 할 수 있다. 이러한 과정을 금융회사의 대용량 데이터에 기반하여 수행하기 위해서는 반드시 체계적으로 시나리오를 생성 및 관리하고 이에 대한 분석을 신속하게 수행할 수 있는 산출 시스템의 구축이 필수적이다.

물론, 현재 대부분의 시중은행에서는 Basel II 준비 프로젝트를 통하여 이와 같은 시스템을 부분적으로 구축한 상태이다. 그러나, 구축된 시스템이 실제 시나리오 분석을 수행하기에는 편의성 및 유연성 측면에서 문제점이 드러나고 있다. 구체적으로, 신용리스크에 대한 시나리오 분석은 특정 영역(신용등급, 사업부서, 상품, 계정 등)의 자산에 대해 입력 값(부도율, 손실률 등)의 변경이 해당 자산의 신용리스크 측정치에 얼마나 영향을 주는지를 예측하고자 하는 경우가 대부분이다.

그러나, 현재 운영되고 있는 신용리스크 산출 시스템에서는 입력 값은 다양하게 바꿀 수 있지만, 적용하고자 하는 영역에 대한 선택이 불가능한 경우가 대부분이다. 따라서, 시나리오 분석을 수행하기 위해서는 전체 신용자산에 대해 분석을 수행해야 하며, 과다한 산출 시간 및 비용 등으로 인해 다양한 시나리오 분석이 용이하지 않으며, 경영의사결정에 필요한 시의 적절한 분석정보의 생성이 어려운 상황이다. 또한, 리스크 측정과 관련하여 감독기관의 다양한 요구사항에 의해 산출요건이 변경되는 경우에 대해서도 현재 구축되어 운영되고 있는 몇몇 금융회사의 시스템에서는 유연하게 대처하기가 쉽지 않은 것으로 판단된다.
따라서, 현재 구축된 산출 시스템의 설계 및 산출 프로세스를 분석하고, 추가적인 사용자 요구사항을 파악하여, 보다 사용자 편의적이며 유연한 시스템을 구축하는 것이 필요할 것이다. 이 때, 주의할 점은 사용자 편의성과 유연성은 부분적으로 상충관계(trade-off)에 있기 때문에 (너무 유연한 시스템은 사용자의 세심한 관리가 필요하여 오히려 사용하기 까다로울 수 있음), 현재까지의 산출 시스템에 대한 운영 경험을 반드시 고려하여 적정 수준을 조절해야만 할 것이다.

분명히 리스크관리에 있어 주된 업무 영역은 리스크를 정확하게 예측하고, 이를 통해 금융회사의 손익을 최적화(optimization) 할 수 있는 방법을 찾는 것이다. 이러한 주된 업무 영역을 좀 더 효율적으로 수행할 수 있기 위하여 데이터의 질적 수준(quality)을 제고하여 산출 데이터의 안정성을 확보하며 체계적이고 유연하게 원하는 정보를 생성할 수 있는 시스템이 필요하다고 판단된다. 리스크 측정결과를 경영의사결정에 반영하여 선진적인 리스크관리를 추구하는 금융회사라면 부적절한 데이터 관리에 의해 회사의 생존에 영향을 미치는 중요한 의사결정이 잘못된 방향으로 나아가는 잘못을 범하지는 말아야 할 것이다.



관리자 기자