은행원 대신 AI가 대출 심사? 몇 주 걸리던 심사가 몇 분으로… 생성형 AI로 진화하는 기업 대출 시스템

The Future of Corporate Lending: How Generative AI Is Transforming Credit Assessments

기업 신용평가 현장에 불어닥친 생성형 AI, “몇 주 걸리던 분석이 몇 분으로”

복잡한 금융 환경이 심화되는 가운데, 기업 신용평가 분야가 생성형 인공지능(생성형erative AI, 이하 생성형AI)의 힘으로 근본적인 변화를 겪고 있다. 글로벌 신용평가 기관 무디스(Moody’s)가 발표한 연구 자료에 따르면, 전통적인 신용분석은 오랫동안 기업별 재무 지표, 외부 분석가 논평, 산업 분석, 거시경제 요소 등을 종합하는 다면적 접근법에 의존해왔다. 이러한 데이터는 신용평가서(credit write-up), 신용신청서(credit application) 또는 신용메모(credit memo)라고도 불리는 형태로 수집되는데, 이는 지금까지 복잡한 통찰력을 종합하기 위한 수동적이고 시간이 많이 소요되는 문서 작성 과정을 수반했다.

생성형AI는 이러한 워크플로우를 근본적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있다. 고급 기능을 활용하여 기술은 소셜 미디어 감정, 뉴스 스트림, 유틸리티 결제 내역, 이메일 통신, 구매자/공급자 관계 및 집중도, 회사 간 분석, ESG(환경, 사회, 거버넌스) 점수, 사이버 위험 등급과 같은 대체 데이터 소스를 포함한 전례 없는 양의 데이터를 분석하고 요약할 수 있다. 또한 생성형AI의 탁월한 분석 능력은 대출 기관에 신용 위험에 대한 더 미묘하고 실시간 이해를 제공한다.

하루 평균 5시간 낭비되는 데이터 분석 – 현재 신용평가 시스템의 4가지 문제점

기업 신용평가는 금융 기관이 정보에 기반한 대출 결정을 내리고 건전한 대출 장부를 유지하는 데 중요한 역할을 한다. 일반적인 신용평가 프로세스에는 두 가지 주요 이해관계자가 관여한다. 고객 관계를 책임지며 주요 정보 생산자 역할을 하는 관계 팀 또는 프론트 오피스와 고객의 신용도를 검토하며 주요 정보 소비자 역할을 하는 신용 위험 승인자가 그들이다. 관계 팀은 신용 메모에서 기업의 성과, 성장, 기술, 시장 상황, 경쟁 등을 종합하여 전망을 평가한다. 신용 위험 팀은 이러한 통찰력과 함께 실시간 이벤트 모니터링을 통해 대출 결정을 내린다.

그러나 이 과정에는 여러 가지 도전 과제가 존재한다. 정보 과부하로 인한 데이터 사용의 어려움이 대표적이다. 실시간 뉴스부터 시장 데이터, 규정 준수 요구 사항에 이르기까지 방대한 양의 데이터로 인해 관계 팀이 의미 있는 신호를 추출하려는 수동 신용 평가와 포트폴리오 분석은 현실적으로 어렵다. 또한 역량 제약의 문제도 있다. 관계 팀이 아이디어 창출, 잠재 고객 발굴, 고객 참여와 같은 핵심 활동에 집중해야 할 시간이 방대한 양의 정보를 분류하는 데 제한되는 것이다.

신용 분석의 질적 측면에서도 문제가 발생한다. 우수한 품질의 신용 서술을 구성하려면 상당한 노력과 직원 교육이 필요하다. 많은 리소스가 지원에 배치되더라도 신용 분석의 품질은 많은 금융 기관의 주요 관심사로 남아있다. 일반적인 도전 과제로는 해석과 내러티브의 일관성 유지, 결론을 뒷받침하는 데 사용되는 데이터와 분석의 신뢰성과 관련성 확보 등이 있다.

마지막으로 결정까지 소요되는 시간 문제가 있다. 신속한 신용 결정은 고객 만족과 경쟁 우위 확보에 중요한 요소지만, 자동화와 워크플로우 재설계를 통해 대출 프로세스를 간소화하려는 기관의 시도는 지금까지 혼합된 성공을 거두었을 뿐이다.

SNS부터 ESG 점수까지, AI가 분석하는 신용평가의 6가지 새로운 데이터 영역

생성형 AI는 신용평가 과정을 근본적으로 변화시키고 있다. 기존에 몇 주 걸리던 신용평가를 몇 분으로 단축시키는 이 기술은 여러 핵심 영역에서 혁신을 가져온다. 먼저 생성형 AI는 방대한 보고서에서 핵심 데이터를 자동으로 추출하고 중앙 데이터베이스로 종합하는 자동화된 정보 추출 능력을 갖추고 있다. 무디스의 연구에 따르면 이 과정을 통해 데이터 분석 시간이 평균 70% 단축된다.

또한 시각적 재무 분석 측면에서는 단순한 텍스트 요약을 넘어 재무 데이터를 기반으로 표, 차트, 그래프를 자동 생성한다. 이를 통해 분석가들은 단순 데이터 정리 대신 전략적 의사결정에 집중할 수 있게 된다. 대체 데이터 분석 역량도 주목할 만하다. 소셜미디어 감정, 뉴스 트렌드, 이메일 통신 패턴, 구매자/공급자 관계, ESG(환경·사회·지배구조) 점수, 사이버 위험 등급까지 전통적 신용평가에서는 다루지 않던 데이터를 분석한다.

생성형 AI는 프롬프트 엔지니어링을 통해 중소기업, 중견기업, 대기업, 은행 등 각 기업 유형에 최적화된 신용메모 템플릿을 자동으로 생성하는 맞춤형 신용메모 작성 능력도 갖추고 있다. 한편 에이전트 기반 분석에서는 특화된 AI 에이전트들이 협업하여 복잡한 신용평가를 수행한다. 숫자 계산, 작업 계획, 메모리 유지, 콘텐츠 분류 등 각 영역에 특화된 에이전트들이 함께 작업하며 정확도를 높인다.

마지막으로 역강화학습(IRL) 기술을 활용한 자연어 질의응답 시스템을 통해 분석가가 “이 회사의 부채 증가 원인은?”과 같은 자연어 질문을 던지면 AI가 관련 데이터를 찾아 즉시 답변한다. 이러한 다양한 혁신 기술의 조합으로 생성형 AI는 신용평가의 속도와 정확성, 그리고 분석 범위를 획기적으로 확장시키고 있다.

금융기관의 생성형 AI 도입 시 3대 핵심 과제와 해결 전략

 생성형 AI를 신용평가에 도입할 때 금융기관이 직면하는 세 가지 핵심 도전과제와 그 해결책은 다음과 같다.

1. 데이터 신뢰성 확보 – 금융계 오류 비용은 심각하다

금융 분야에서 잘못된 정보로 인한 비용은 매우 크다. 한 연구에 따르면 GenAI 모델은 전통 ML 모델보다 파라미터당 최대 100배 많은 데이터가 필요하다. 이 문제 해결을 위해 무디스(Moody’s)를 비롯한 주요 신용평가 기관들은 검증된 금융 데이터베이스와 연동된 전문 GenAI 플랫폼을 구축하고 있다.

2. AI 환각(Hallucination) 방지 – 신용평가는 완벽함을 요구한다

환각은 AI가 실제로 존재하지 않는 정보를 생성하는 현상이다. 금융 의사결정자들은 미미한 오류에도 거부감을 가진다. 이를 해결하기 위해 검색 증강 생성(RAG) 기술이 주목받고 있다. 메타(Meta)에서 개발한 이 기술은 텍스트를 벡터로 변환하여 유사한 정보를 검색하고, 실제 데이터에 기반한 정확한 응답을 생성한다.

3. 투명성과 설명 가능성 – 블랙박스 AI는 금융에서 쓸 수 없다

모든 신용평가는 결론이 어떻게 도출되었는지 명확히 설명할 수 있어야 한다. 이를 위해 설명 가능한 AI(XAI) 분야가 발전하고 있으며, AI 출력의 추적 가능성, 예측 정확도 보장, 인간의 이해 향상이라는 세 가지 기능을 중심으로 발전 중이다. IBM은 2023년 보고서에서 “AI 편향 방지를 위해서는 지속적인 모니터링과 인간 감독의 결합이 필수적”이라고 강조했다.

생성형 AI를 활용한 기업 신용평가의 미래 전망

금융 기관은 전통적으로 신용 결정을 내리기 위해 기업, 산업, 경제 및 시장 데이터 분석에 의존해왔다. 그러나 추가 데이터 소스를 활용할 기회가 생기면서 사용 가능한 데이터의 방대한 양을 소화하고 신용 메모에 제시하는 것이 과제가 된다. 생성형AI는 연구 요약, 재무 분석, 연구 콘텐츠에 대한 Q&A와 같은 작업을 자동화하여 생산성과 품질을 향상시키는 혁신적인 솔루션을 제공한다.

그러나 환각, 편향, 설명 가능성과 같은 도전 과제를 해결해야 한다. 여러 연구 플랫폼 공급업체는 프롬프트 엔지니어링 및 RAG와 같은 전략으로 생성형AI를 미세 조정하여 이러한 문제를 완화하고 AI 출력의 신뢰성을 향상시켰다. 신용 평가에 생성형AI 배포를 고려하는 금융 기관은 기술적 역량뿐만 아니라 큐레이션된 데이터 및 분석, 편향 및 환각에 대한 가드레일, 기존 프로세스와의 통합을 포함한 전체 생태계를 평가해야 한다.

따라서, 생성형AI 통합의 로드맵은 인간의 전문성을 대체하는 것이 아니라 보완하는 것이다. 고급 기술적 역량과 노련한 금융 판단 사이의 상호 공생적 관계를 구축함으로써 금융 기관은 신용 평가에서 전례 없는 수준의 정밀도와 효율성을 활용할 수 있다.

FAQ

Q: 생성형 AI가 신용평가에 도입되면 기존 신용평가 담당자들의 일자리가 사라지나요?

A: 생성형 AI의 도입은 일자리를 대체하기보다는 신용평가 전문가들의 업무를 보완하는 역할을 합니다. 이 기술은 데이터 수집, 정리, 분석과 같은 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화하여 전문가들이 더 가치 있는 판단과 의사결정에 집중할 수 있게 해줍니다. 결국 인간의 전문성과 AI의 기술적 능력 사이의 상호보완적 관계가 형성되어 더 효율적이고 정확한 신용평가가 가능해집니다.

Q: 생성형 AI가 만든 신용평가를 어떻게 신뢰할 수 있나요?

A: 생성형 AI의 신뢰성을 높이기 위해 금융기관들은 큐레이션된 고품질 데이터 사용, 검색 증강 생성(RAG) 기술 적용, 환각(hallucination) 방지 시스템 구축, 지속적인 모니터링과 인간의 감독 유지 등 여러 안전장치를 마련합니다. 또한 설명 가능한 AI(XAI) 기술을 통해 AI가 내린 결정의 근거를 추적하고 이해할 수 있어 투명성이 보장됩니다.

Q: 중소기업도 생성형 AI 기반 신용평가 시스템의 혜택을 받을 수 있나요?

A: 네, 중소기업(SME)도 큰 혜택을 받을 수 있습니다. 생성형 AI는 다양한 포트폴리오 세그먼트에 맞춤화된 템플릿을 제공할 수 있어 중소기업의 특성에 맞는 신용평가가 가능합니다. 이는 기존에 대기업에 비해 상대적으로 데이터가 부족했던 중소기업의 신용평가에 더 정확하고 공정한 접근을 가능하게 하며, 궁극적으로 중소기업의 자금 접근성을 개선할 수 있습니다.

해당 기사에서 인용한 연구 자료는 링크에서 확인할 수 있다.

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. 

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