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홍두선 한국평가데이터 대표 “기업신용평가, AI 혁신이 성패 가를 것”
입력 2024-11-01 15:04  | 수정 2024-11-01 15:19
2024 한국빅데이터학회 추계학술대회에서 기조강연을 하는 홍두선 한국평가데이터 대표 / 사진 = 한국빅데이터학회
- 생성형 AI로 평가모형 품질 개선
- ‘성장 잠재력 지수’ 개발, 유망기업 지원 및 투자에 활용
기업신용평가 시장에서 AI의 활용은 성패를 가르는 중요한 요인이 될 것입니다.”

홍두선 한국평가데이터 대표이사는 오늘(1일) 기업신용평가(CB․Credit Bureau) 시장 전반이 인공지능(AI)를 활용한 혁신이 필요하다”면서 이같이 강조했습니다.



세종대학교에서 열린 ‘2024 한국빅데이터학회 추계학술대회에서 홍 대표는 기조강연자로 나섰습니다. 그는 CB산업의 패러다임이 빅데이터와 결합한 AI 중심으로 전환되고 있다”면서 AI 혁신이 필요한 배경을 설명했습니다.

홍 대표는 다양한 정보 수집과 복잡한 기업환경 분석이 필요한 기업 CB 업무 전반에 AI를 활용할 경우 업무 전반의 생산성 향상과 리스크 관리 등이 가능할 것”이라고 내다봤습니다.

지난 7월 한국평가데이터 대표로 취임한 홍 대표는 최근 ‘AI 기업으로의 전환이라는 중장기 전략을 수립하고 CB업계 최초로 AI을 기반으로 하는 업무의 디지털 전환 및 서비스 개발에 나섰습니다.

이에 따라 한국평가데이터는 현재 신용평가 모형에 XAI(설명이 가능한 AI․explainable AI) 알고리즘을 적용, 통계 기반의 평가모형과 병행하여 평가를 진행하고 있다. 업무 자동화영역 및 대고객 서비스에 AI 알고리즘을 적용하는 것 또한 전환 단계 초입에 들어섰습니다.

2024 한국빅데이터학회 추계학술대회에서 기조강연을 하는 홍두선 한국평가데이터 대표 / 사진 = 한국빅데이터학회


홍 대표는 한국평가데이터가 생성형 AI를 기업신용평가에 활용하는 기업신용평가, 조기경보 등 6가지 사례도 소개했습니다.

그는 기업신용평가 모델링 단계 및 데이터 확대에 AI를 적용하거나, 평가자의 수집정보 요약․등급 조정 의사결정․평가의견 작성 등을 보조하는 데 생성형 AI를 활용하면 효율과 품질이 한층 개선된다”고 설명했습니다.

재무 및 금융거래 자료가 빈약한 신설 유망기업에 대해서도 합리적인 평가가 가능하다는 분석입니다.

유망한 중소기업 발굴 차원에서 한국평가데이터는 기업의 성장성을 제대로 평가하기 위한 서비스도 준비중이다. 홍 대표는 성장 잠재력이 높은 중소 유망 기업을 발굴․지원하기 위해 머신러닝 알고리즘을 활용한 ‘성장 잠재력 지수를 개발했다”면서, 기업 지원 대상을 선별하고, 민간 금융기관의 자금 지원과 자본시장의 투자 대상을 선정하는 데 활용할 수 있을 것”이라고 말했습니다.


특히, 이번에 개발한 ‘성장 잠재력 지수는 기업의 신용위험도를 타겟으로 예측하던 기존의 관점에서 벗어나, 기업의 성장성과 수익성을 예측한다는 점이 큰 특징으로, 기업의 안정적이고 지속적인 성장을 견인하는 주요 요소를 KoDATA가 보유한 기업의 특허, ESG, 고용, R&D, 재무, 부가세 등 다양한 정보영역의 빅데이터를 기반으로 머신러닝 분석 기법을 활용하여 상호연관성을 도출함으로써 성장잠재력이 높은 기업을 선별하고 성장 도약의 발판을 제공하는데 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

이밖에도 그는 거래 기업의 신용도에 변동이 생겼을 때 사전에 알려주는 ‘조기경보시스템에 AI를 적용하여, 금융 이력이 부족한 씬파일러(Thin Filer) 등 모델링 대상을 확대할 수 있다”고 덧붙였다. ESG(환경, 사회, 지배구조) 경영을 위한 DB 구축 및 공급망 관리를 위한 밸류체인(value chain) 구축 등도 AI를 활용하여 보다 세밀한 분석이 가능하다는 설명입니다.

마지막으로 홍 대표는 금융산업에서 양질의 데이터와 비금융 데이터 간 결합 시도는 지속적으로 확대되고 AI의 혁신 또한 빠르게 진행될 것”이라며, 한국평가데이터는 전사적 AI 전환을 통해 금융산업의 혁신에 기여하는 한편 유망 기업 선별 기능을 강화하여 산업 생태계 성장에 힘을 보태겠다”고 강조했습니다.

[ 김수형 기자 / kim.soohyung@mbn.co.kr ]
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