[‘신용과 사람’] 미래상환능력지수를 이용한 새로운 신용리스크 관리

대출이나 카드발급시 개인신용평가등급(CB 등급)이 핵심 판단 지표로 활용된 지 상당기간이 지났다. 과거에는 담보위주의 대출심사가 주를 이루었으나, CB등급과 CB정보 활용이 보편화되면서 신용위주의 심사체계로 바뀌었다.

한편, CB등급이 도입된 초기에는 주로 Cut-Off(승인 거절)에 한정적으로 쓰였지만 지금은 한도 산출, 정밀 심사, 금리 산정, 채권 회수 등 리스크 및 영업관리에 안 쓰이는 곳이 없을 정도로 광범위하게 활용되고 있다. 신용등급은 금융회사 뿐만 아니라 개인들에게도 생활속에서 관리해야 하는 중요한 개인경제지표로 자리잡고 있다.

특히 최근에는 IT기술 발달과 더불어 금융부정거래 예측에도 CB 등급과 신용정보가 사용된다. 신용평가가 날로 정교해지고 진화하고 있는 것이다. 설립 후 개인신용평가 선진화에 매진해 온 KCB 는 이번에 미래의 상환능력을 예측하는 새로운 서비스를 개발했다. 이 서비스는 부채를 미래에 안정적으로 상환할 수 있는 능력을 평가한 것으로 1~5등급으로 지수화 되어있다. 1등급에 가까울수록 향후 불량 징후가 낮고 결제할 수 있는 금액 수준이 높아 상환능력이 우량함을 의미한다. 분석결과 급여소득자군의 1등급 불량률은 0.61%이고 월 평균 카드결제금액은 289만원에 이른다.
반면 5등급에 가까울수록 불량징후가 높고 결제할 수 있는 능력은 낮음을 의미한다. 5등급은 불량률이 5.56%이고 카드결제금액은 149만원 정도이다. 기존 신용평가는 평가에 활용되는 항목이 주로 연체여부, 대출금액, 카드 실적 등 금융거래정보 위주로 구성되어 있었다. 그러다보니 소득 등 비금융거래정보의 특성이 반영될 수 없는 한계점이 있었다. 또한 특정 시점의 정보(snapshot information)를 사용하다보니 과거의 신용패턴과 관련된 시계열적인 정보는 제외되었다.

하지만 이번에 KCB가 개발한 미래상환능력지수는 금융거래 뿐만 아니라 소득 수준과 변동성 및 주거, 직장의 안정성 등 비금융정보와 이들 정보의 시계열적인 특성을 망라한 빅데이터를 결합해 개발한 것이다. 지수에 영향을 미치는 요소를 세부적으로 살펴보면 첫째가 직장의 안정성이다. 직장이 안정적일 경우 미래상환능력 산출에 긍정적인 요소로 작용한다. 둘째는 소득의 안정성이다. 소득이 불확실하고 불안정적인 경우 미래상환능력이 낮게 산출될 가능성이 크다.

마지막으로 신용거래의 안정성이다. 카드사용실적이 불규칙적이거나 연체 경험이 자주 발생한 경우 부정적으로 평가될 수 있다. 이 지수의 가장 큰 특징은 현재보다 미래의 상환능력을 가늠할 수 있는 수단을 제공한다는 것이다. 현재는 대출 신청시 주로 직전년도의 소득을 기준으로 한도금액을 산출하는 경우가 대부분이다.

하지만 이 지수를 활용하게 되면 직전년도 소득금액이 낮더라도 과거부터 안정적으로 유지되고 있으면 미래상환능력지수가 높게 산출될 수 있다. 등급이 좋을수록 대출 승인 가능성이 높고 한도도 더 늘려줄 수 있는 길이 열리게 된다.

반면, 비록 소득수준이 높더라도 소득이 일정하지 않고 변동폭이 심하면 미래상환능력지수가 낮게 산출될 수 있다. 낮은 미래상환능력지수(5등급)가 나오면 한도를 줄이는 등 상환 불확실성에 대한 리스크 관리를 강화할 수 있게 된다. CB등급과도 결합해 이용이 가능하다. 동일 등급내에서 미래상환능력지수로 고객을 세분화해 차별화 전략을 적용할 수 있다. 또한 소득 증가율을 예측할 수 있다. 특히 소득 수준이 일정하고 직장이 안정적인 경우 현재는 소득수준이 낮을 경우 한도가 적게 산출되지만 이 지수를 활용하면 미래상환능력을 토대로 더 좋은 거래조건을 적용받을 수 있을 것으로 기대된다.
카드심사에도 유용하게 활용할 수 있다. 초기 한도를 부여할 때 기존 소득 뿐만 아니라 미래상환능력을 적용한다면 고객의 잠재 성장가능성에 맞게 그리고 경기상황이나 경영전략에 따라 탄력적으로 한도전략을 운용할 수 있게 된다.

KCB가 분석한 바에 따르면 이 미래상환능력지수는 CB등급 기준으로 중위등급( 4~6등급)에 속하거나 사회진출 후 일정 기간이 경과한 중견 직장인 또는 중소 사업자를 대상으로 했을 때 효과가 가장 뛰어난 것으로 나타났다. 소득 수준 및 안정성과 금융거래의 변동성이 어느 정도 축적되어야 하기 때문이다. KCB는 앞으로 선진화된 Analytics 기법을 사용하여 개인신용평가 및 이와 관련된 연구 개발을 지속적으로 추진할계획이다. 비금융거래정보를 적극적으로 활용하여 금융거래기록이 부족한 고객(Thin File)들에 대해서도 신용도를 정교하게 예측할 수 있는 다양한 시도를 벌여 나갈 예정이다.

이러한 시도가 결실을 맺을 수 있도록 정보를 보유하고 있는 공공기관의 개방적 협조 자세와 개인들이 자신들에게 유리한 정보를 신용평가에 적극적으로 반영하려는 사회적 분위기가 조성되기를 기대해본다.

〈KCB 연구소〉



관리자 기자