[금융가 이모저모] 빅데이터 논문 쏟아내는 신용정보원
[금융가 이모저모] 빅데이터 논문 쏟아내는 신용정보원
  • 정지서 기자
  • 승인 2021.04.07 10:11
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(서울=연합인포맥스) ○…지난달 한국시뮬레이션학회 논문지에 금융 데이터로 개인 사업자의 부도율을 내다보는 논문 한 편이 실렸다.

개인사업자 부도율 예측 모델에서 신용정보를 활용하는 방법을 주제로 한 이 논문의 주인공은 신용정보원 홍동숙 선임 조사역이다.

논문에는 신용정보원에 축적된 개인사업자의 신용정보 빅데이터를 코스피나 시장금리 등 경제지표와 함께 분석해 3개월 뒤 해당 업종의 부도율을 예측하는 방법이 소개됐다. 미래의 부도율을 은행 등 금융회사와 공유함으로써 여신의 질을 사전에 관리하고, 개인의 신용등급 변화를 사전에 대비할 수 있는 셈이다.

이 논문은 가계부채 1천조원 시대를 앞두고 개인사업자의 부도율 예측지표를 개발해 금융권과 공유할 수만 있다면 사회적 손실을 줄일 수 있지 않겠냐던 신현준 원장의 아이디어에서 출발했다. 홍 조사역은 금융 데이터 리딩 기관의 역할을 고민하던 신 원장이 아니었다면 이번 연구가 진행될 수 없었다며 논문을 소개했다.

실제로 신 원장은 백한종 팀장과 함께 논문 연구에 직접 참여해 공동 저자로 이름을 올렸다. 이번 논문은 인공지능(AI)을 활용한 딥러닝 기술 기반으로 1년 6개월 이상 진행된 연구의 결과물이었다. 홍 조사역은 지난해 10월 딥러닝 국제콘퍼런스에서 이번 연구를 발표했다. 신용정보원은 AI 모형 기반 개인사업자 부도율 예측 방법으로 특허까지 출원했다.

지난 2월에는 한국경영정보학회 학술지에 '국내 연체경험자의 정상 변제 요인에 관한 연구' 제목의 논문도 게재됐다. 신용정보원 경영전략본부에 몸담은 최성민 선임 조사역과 감사실 김호영 선임 조사역의 합작품이다.

이 연구는 신용정보원이 보유한 개인 신용정보를 직접 활용했다. 연체가 발생한 이후 성실하게 갚아나가는 채무자를 정책적으로 지원하거나 금융회사의 리스크 관리 방안의 기초 자료로 충분한 가치가 있다는 평가를 받았다.

기술정보부 이준원 선임조사역은 '중소기업의 혁신 특성과 고용효과 간 연관성 분석' 등 기술 신용정보를 기반으로 한 논문을 9편이나 단독으로 게재했다. 기술정보와 신용정보를 결합해 기업의 신용을 충분히 평가할 수 있음을 증명한 이 조사역은 신용정보원의 비재무 정보를 활용해 기업의 신용평가 신뢰도와 정확성을 크게 개선할 수 있을 것으로 내다봤다.

최근 2년간 신용정보원 직원들은 무려 17편의 논문을 발표했다. 이는 신현준 원장 취임 이후 직원들이 손꼽는 조직의 가장 큰 변화 중 하나다.

평소 차세대 금융 데이터 전문가 육성을 강조해온 신 원장은 지난해부터 빅데이터 관련 대학원 석사 과정에 우수 직원을 선발해 보내고 있다. 올해 하반기에는 카이스트에도 파견할 예정이다. 코딩부터 딥러닝까지 직접 연구하는 원장을 비롯해 주경야독으로 밤을 새우는 직원들도 부지기수다.

공학 박사이자 금융 데이터 전문가인 홍 선임 조사역은 "해외 콘퍼런스 발표와 특허 출원, 원장이 공동 저자로 참여한 논문 게재까지 원내 최초 수식어를 달게 돼 영광"이라며 "앞으로도 빅데이터 분석 분야에서 신용정보원이 새로운 도전을 이어갈 수 있도록 직원들과 함께 공부하고 싶다"고 전했다. (정책금융부 정지서 기자)

jsjeong@yna.co.kr

(끝)
 

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