[F1컬럼] 리스크 모니터링 시스템의 구현과 활용

모니터링시스템은 설계단계에서부터 전문가와 관리자용으로 구분

시스템의 활용은 산출된 정보 외에 추가적 분석과 연계해석 병행

최근 수년간 은행권에서는 새로운 규제자본 산출기준(Basel II)에서 요구하는 양적/질적 수준을 충족하기 위한 노력을 계속해 오고 있다. 규제자본 산출을 위한 기본적인 위험요소(Risk Component)로 사용되고 있는 부도율(PD), 부도시 손실률(LGD), 신용환산률(CCF) 추정 모델과 관련하여 이미 상당한 수준의 모델링 능력을 보유하게 되었으며, 고객의 부도가능성을 평가하는 신용평가모형 부문에서의 엄청난 노력과 투자로 지적 자산과 경험을 축적할 수 있었다.
그러한 노력의 결과로 몇몇 은행들은 금융감독원의 승인점검 과정에서 좋은 평가를 받기도 했고, 사용 승인을 받은 위험요소를 적용하여 규제자본량을 산출하고 이를 기반으로 신용포트폴리오를 관리하고 있다.

예측된 부도가능성 및 부도시 손실률에 따라 차별화된 금리 적용 및 관리정책이 수행되고 있어 보다 정확한 추정 모형을 운용하고 있는 은행일수록 보다 건전한 포트폴리오를 관리, 운용할 수 있는 가능성이 높아졌다고 할 수 있다.

위험요소 추정모형에 대해 규제자본 산출기준을 충족하고 있는 은행들에게 남아 있는 추가적인 과제 중 첫번째는 힘든 과정을 통해 체득한 자산과 경험을 어떻게 하면 전사적인 의사결정 구조 속에 합리적인 의사결정 기준으로 녹여 넣을 수 있을까 하는 것이고, 두번째는 사용승인을 받은 위험요소 추정모형들의 성능을 어떻게 지속적으로 유지 및 개선하여 건전한 포트폴리오 구성 능력에서의 우위를 누릴 수 있을까 하는 부분일 것이다.

이러한 고민에 대한 해결 수단의 하나로 다수의 은행들이 신용평가모형 및 위험요소 추정모형의 변별력 및 안정성에 대한 검증과 포트폴리오 영향도 분석을 위한 모니터링 시스템을 구축하여 사용하고 있다.

이러한 모니터링 시스템을 잘 설계하고 개발하여 효과적으로 운용한다면 업무적인 측면에서 상당한 긍정적 효과가 발생함은 두말할 나위가 없을 것이다. 모니터링 시스템을 통해 당초에 목표했던 긍정적 효과들을 이끌어 내기 위해서는 모니터링 시스템의 설계시 전문가를 위한 정보와 의사결정 라인에 있는 관리자를 위한 정보를 구분하여 각각의 특성에 맞게 설계작업을 진행해야 한다.
전문가를 위해서는 다양한 부분들에 대해 심도있는 분석을 위한 기초정보를 체계적으로 관리하기 위한 데이터베이스의 설계가 무엇보다 중요하다.

각종 모니터링 지표와 추가적으로 요구될 수 있는 분석 영역에 대한 사전 분석을 통해 필요한 기초데이터의 합집합을 도출하고 이러한 데이터를 효과적으로 관리할 수 있도록 데이터베이스가 설계되어야 한다. 모니터링 시스템이 기초적인 분석 지표들을 제공하기는 하겠지만, 시점에 따라 추가적으로 요구되거나 변화하는 분석 영역에 대해 적시에 분석보고서를 작성할 수 있기 위해서는 기초데이터의 중요성을 아무리 강조해도 지나치지 않을 것이다.

의사결정 라인의 관리자를 위해서는 각 부문별 심도 있는 결과보다는 각 부문별 변동사항이 결합되어 나타날 수 있는 포트폴리오 측면의 변화를 예상할 수 있는 정보들이 제공되어야 한다.

예를 들면, 특정 이벤트로 인해 발생할 수 있는 전체 포트폴리오 차원에서의 위험요소 평균치 변화나, 특정 신용등급 또는 세그먼트의 구성비 변화로 인해 규제자본 및 내부자본 측면에서 어떠한 변화가 발생할 것인지를 신속하게 조회할 수 있는 화면이 필요하다. 보여지는 정보는 단순해 보일지 몰라도 이러한 최종단계의 정보들을 보여줄 수 있기 위해서는 간단한 구조의 시뮬레이션이 가능하도록 내부 로직이 설계되어야 한다.

많은 경우 최종적으로 보여지는 화면에 필요 이상의 힘을 낭비하는 경우를 많이 볼 수 있는데, 시스템의 개발 담당자 입장에서는 화면으로 보여지는 화려함을 앞세우고 싶은 욕구가 있겠지만, 담당자가 바뀌거나 시간의 흐름에 따라 분석의 주요 포인트 또는 관심 영역은 변화하게 된다.

따라서, 화면 구성의 화려함을 위해 불필요한 자원을 낭비하기 보다는 기초적인 데이터의 정합성 확보와 이러한 정보를 집약해서 분석에 활용될 수 있는 최소 형태로 관리하는데 더 많은 관심을 기울여야 한다.

또한 시스템이 구축된 이후에는 모니터링 관련 업무가 시스템에서 산출되는 부분적인 지표들을 중심으로 이를 기계적으로 해석하는 방식의 루틴한 업무로 변경되기 쉬운데, 모니터링 시스템에서 산출되는 정보는 의사결정에 필요한 최소한의 정보라는 점을 명심하고 각종 징후들에 대한 추가적인 분석이나, 부분적인 지표들을 연계해서 해석해 보려는 시도와 이를 위한 담당자의 역량 강화 노력은 지속되어야 할 것이다.

이러한 모니터링 시스템의 구축 및 운용을 통하여 포트폴리오의 리스크 변동을 사전적으로 파악하고, 이를 금리결정 등의 주요 의사결정에 반영함으로써 포트폴리오 관리 수준을 한 단계 업그레이드하는 효과를 가질 수 있을 것이다.



관리자 기자