금융사와 데이터 공유 예정…“리스크 예방 기대”

<대한금융신문=안소윤 기자> 한국신용정보원은 인공지능(AI) 기법을 기반으로 한 개인사업자 업종별 부도율 예측에 관한 연구를 진행한 결과, 예측 성능이 개선된 것으로 나타났다고 24일 밝혔다.

개인사업자는 ‘기업’과 ‘개인(대표자)’의 속성을 모두 가지고 있으나, 그동안 데이터가 충분하지 않아 개인사업자 특성을 반영한 연구가 어려웠다.

이에 신용정보원은 거시경제지표와 신용정보원이 보유하는 다양한 기업신용정보 및 대표자 개인신용정보를 종합적으로 분석해 개인사업자 업종별로 향후 부도율을 예측하는 모형을 개발하기 위해 연구를 추진했다.

이번 연구에서 기업 부도율 예측 시 전통적으로 널리 사용돼 온 거시경제변수와 함께 신용정보원이 보유하는 미시적 신용정보를 추가로 사용할 때 예측력이 향상됨을 확인하는 등 신용정보원 보유 정보의 유용성을 실증했다.

다양한 AI 기법의 성능을 비교 평가해 가장 예측력이 높은 모형을 구축하는 등 금융분야에서도 AI 기법의 활용 가능성도 입증했다.

연구에 따르면 거시경제변수만 사용했을 때와 비교해 신용정보를 함께 사용한 DNN(심층신경망)모델의 예측 성능이 4.74% 개선됨을 확인했다.

DNN은 딥러닝 모델 중 하나로 입력층과 출력층 사이 여러 개의 은닉층을 갖는 인공신경망을 말한다.

이 모형에 활용된 AI 기법 및 개발 방법론은 지난 10월말 국제 딥러닝 전문가 컨퍼런스인 DLDC(Deep Learning DevCon) 발표를 통해 전 세계 데이터 과학자들과 공유해 호평을 받은 바 있다.

신현준 신용정보원장은 “그동안 개인사업자는 신용평가와 리스크 관리 시장에서 미지의 영역이었다”며 “AI 기법을 통해 개인사업자의 업종별 부도율을 정확하게 예측할 수 있다면 경제 시스템의 리스크를 예방하는데 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.

이어 “이 연구를 통해 검증된 유의미한 데이터들을 개방해 금융회사 등이 AI 개발을 위한 데이터셋으로 활용할 수 있도록 지원하고, 연구 결과를 모형화해 예측력을 지속적으로 제고함으로써 금융 현장에서 유용하게 활용될 수 있도록 연계 협력해 나갈 계획”이라고 덧붙였다.

신 원장은 “이번 연구 결과는 전문성이 요구되는 금융 빅데이터 분야에서 신용정보원의 AI 분석 역량을 입증한 의미 있는 성과로 보고 있다”며 “앞으로도 금융 혁신기술에 대한 우리 원의 전문성 제고를 적극 뒷받침해 나갈 방침”이라고 밝혔다.

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