상생금융과 AI가 만난다면 삶은 더 똑똑해질까? 고금리·고물가 국면에서 '상생금융'은 단순한 금리 인하를 넘어 정밀 리스크 산정과 차주별 맞춤 지원으로 진화하고 있다. 미국·이스라엘의 대 이란 공격을 계기로 글로벌 금융시장이 요동치면서 금융권의 건전성 관리가 어느 때보다 중요해진 가운데, 금융권은 이재명 정부의 '포용적 금융'이라는 숙제도 해결해야 하는 상황이다. 이에 미디어펜은 AI가 포용성과 수익성의 균형을 어떻게 재설계하는지를 총 네 차례에 걸쳐 금융업권별 사례로 분석한다. [편집자주]
[미디어펜=백지현 기자] 최근 물가 압력이 지속되는 가운데 금리도 여전히 높은 수준을 보이고 있다. 금리 부담이 커진 취약 차주의 상환 부담 완화를 위해 은행권에선 다양한 상생금융 프로그램을 내놓고 있다. 다만 단순한 금리 인하나 상환 유예 중심의 방식만으로는 취약 차주의 부담을 완화하는 데 한계가 있다는 지적이 나온다.
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| ▲ 주요 시중은행은 인공지능(AI)를 활용해 차주별 리스크를 정밀하게 분석하고, 맞춤형 지원을 설계하는 상생금융 모델 구축에 속도를 내고 있다. /사진=각 사 제공.
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주요 시중은행은 이러한 한계를 보완하기 위해 인공지능(AI)를 활용해 차주별 상황을 분석해 맞춤형 지원을 설계하는 상생금융 모델 구축에 주력하고 있다. 대출 심사와 사후 관리, 리스크 관리 등 여신 전반에 AI 기반 데이터 분석을 도입하는 움직임도 확산되는 모습이다.
KB국민은행은 음성·영상·이미지 등 비정형 데이터를 활용한 신용평가 고도화에 초점을 맞추고 있다. 개인사업자 신용평가 과정에서 금융거래 이력 중심의 정형 데이터뿐 아니라 카드 매출 데이터와 상권 분석 등 다양한 비정형 데이터를 함께 활용하고 있다. 기존 금융거래 실적 중심 평가로는 반영하기 어려웠던 사업자의 실제 영업 상황을 보다 정밀하게 파악할 수 있다는 점에서 신용평가 정확도를 높이는 시도로 평가된다.
신한은행은 금융 이력이 부족한 고객의 대출 접근성을 확대하는 데 AI 기반 대안신용평가 모델을 활용하고 있다. 통신요금이나 공과금 납부 정보 등 다양한 대안 데이터를 분석해 기존 금융거래 이력만으로 평가하기 어려웠던 고객의 상환 능력을 보완적으로 판단한다. 금융 거래 이력이 부족한 개인사업자나 사회초년생 등 이른바 ‘씬파일(thin file)’ 고객의 금융 접근성을 높이고 포용금융 확대에도 기여하고 있다는 분석이다.
하나은행은 AI 기반 데이터 분석을 활용한 리스크 관리 고도화에 주력하고 있다. 거래 패턴과 매출 흐름, 업종별 경기 변동 등의 데이터를 분석해 대출 이후에도 차주의 상환 능력 변화를 지속적으로 점검한다. 부실 가능성을 조기에 탐지하고 연체 가능성이 높은 차주를 사전에 식별해 맞춤형 관리와 금융 지원을 제공하는 방식이다.
우리은행은 AI를 활용한 대출 프로세스 자동화에 속도를 내고 있다. 기업대출 만기 연장 심사에 AI 기반 자동 심사 시스템을 도입했다. 내부 신용등급과 외부 데이터를 바탕으로 대출 연장 여부를 자동으로 검토하는 체계를 구축했다. 반복적인 심사 업무를 줄이고, 여신 심사 인력은 신규 대출 심사나 기업 분석 등 보다 전문적인 업무에 집중하도록 한다는 구상이다.
금융권에서는 AI 기술이 단순한 업무 효율화를 넘어 상생금융 전략을 고도화하는 핵심 수단으로 자리 잡을 것으로 보고 있다. 방대한 데이터를 기반으로 차주의 신용도와 상환 능력을 보다 정밀하게 분석할 수 있게 되면서 맞춤형 금융 지원과 리스크 관리가 동시에 가능해졌기 때문이다.
금융권 관계자는 “AI를 활용하면 차주의 실제 상환 능력을 보다 정밀하게 파악할 수 있어 무리한 대출 확대를 막으면서도 필요한 고객에게는 금융 지원을 제공할 수 있다”며 “향후 대출 심사와 리스크 관리, 사후 관리 등 여신 전반에서 AI 활용이 더욱 확대될 것”이라고 말했다.
[미디어펜=백지현 기자]
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