AI 심사, 가능할까? Part 2
AI 적용과 속도 조절
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Sep 7. 2024
최근에 많은 분들이 '심사역은 AI로 대체될 수 있는가', 'AI 심사는 가능한가'에 대한 관심이 끊이지 않은 듯합니다.
1편에 이어서 써봅니다.
결론부터 이야기하자면 은행에 있어 '수신' 거래는 완전한 자동화가 가능하지만, '여신'거래에 있어서 완전한 자동화는 아직 불가능하다고 생각합니다.
이것이 저의 대답이라고 할 수 있겠습니다.
여기에는 몇 가지 부연설명이 필요합니다.
먼저 수신거래는 고객으로부터 자금을 은행이 빌려오는 겁니다.
즉, 은행 입장에서는 부채를 조달하는 것에 불과하다는 이야기죠.
자금을 빌려 쓰는 사람 입장에서 고려해야 할 것이라면 기간과 금리가 있겠네요.
다시 말하자면 은행이 고객의 돈을 떼먹을 위험만 있다는 겁니다. (이 경우 은행 파산을 의미함)
이런 경우에는 완전한 자동화, 혹은 업데이트된 자동화 역시 시도해 볼만합니다.
아니 그렇게 되어야 합니다.
예시를 한 가지 들어봅니다.
저의 경우 최근에 토스뱅크에서 아이들 적금을 가입했습니다.
가족관계증명서와 기본증명서를 덕지덕지 발급해서 지점을 방문해야 했던 1~2년 전이 떠오르더군요.
두 아이 적금 만드는 데 필요한 서류라고는 제 신분증 하나뿐이었고 걸리는 시간은 다 합쳐서 5분? 정도였던 것 같습니다.
물론 거액의 수신거래를 걸러내야 하는 시스템은 마련되어야 하겠습니다만, 이런 식으로 자동화가 이루어지면 그렇지 못한 은행은 도태될 것입니다.
여기에서 은행이 갖는 리스크는?
글쎄요.
출처를 알 수 없는 '검은돈'을 받아서 '돈세탁'에 은행 시스템이 이용되는 정도라고나 할까요?
다만 이경우라도 돈을 까먹지는 않습니다.
여신 거래의 경우는 어떨까요?
방향성이 완전 반대입니다.
은행이 거래상대방에게 돈을 빌려주는 행위이고 이 부분을 잘 수행하기 위해서는 완전무결함을 추구해야 합니다.
실수가 없어야 한다는 말입니다.
왜냐고요?
기존에 설명한 것처럼 100개의 여신 중 1개만 부실이 나도 연체율이 1%입니다.
4대 은행 평균 연체율이 1% 혹은 2% 이상이라고 하면 난리가 납니다.
(참고로 현재 은행의 평균 연체율은 0.5% 내외임)
현재의 AI 시스템으로 완벽한 여신지원 프로세스를 구현하기 어렵다고 보는 가장 큰 이유입니다.
두 번째로 AI Data 기준이 되는 재무적 지표의 신뢰성 문제입니다.
조금 지난 이야기지만 '모뉴엘 사건' 다들 아실 겁니다.
분식회계로 많은 금융권에 피해를 입은 국내 사례죠.
이것처럼 AI 심사시스템 도입 시 마음먹고 분식회계 하는 기업을 걸러내는 게 쉽지 않게 됩니다.
(물론 기존 심사시스템으로도 막지 못했음. 단 우리은행은 제외)
결론적으로 완전히 시스템에 의존한 여신프로세스는 아직, 그리고 앞으로도 쉽지 않을 거라고 생각합니다.
최근에 이런 저의 의견을 뒷받침해 주는 기사를 발견했습니다. 첨부합니다.
대안신용평가 활용 개인사업자대출 연체율 급등 : 네이버 블로그 (naver.com)
위 내용을 간단히 요약하면 네이버 데이터를 이용해서 미래에셋캐피털과 우리은행이 네이버파이낸셜과 협업하여 개인사업자 대출을 실행했습니다.
미래에셋캐피털은 시스템에 의한 심사를 전면적으로 도입했고, 우리은행은 기본 대출 대상자와 관련 데이터만 네이버에서 가져오고 실제 심사는 본인들이 직접 했죠.
결과를 보자면 전자의 경우 연체율 4.1%를 기록했지만 우리은행의 경우에는 0.75%의 연체율을 기록했습니다.
