수십 년 축적된 ERP 데이터에 AI 결합…기존 대비 대출 승인율↑ 부도율↓
더존비즈온은 테크핀레이팅스, KAIST(박찬영 교수 연구팀)와 공동 연구한 ‘AI를 활용한 거래관계망 신용평가 모형개발(DefaultGNN)’ 논문이 세계적 권위의 ‘ACM CIKM(International Conference on Information and Knowledge Management)’에 채택됐다고 20일 밝혔다.
CIKM은 인공지능, 데이터 마이닝, 정보 검색 분야에서 세계 최고 수준으로 꼽히는 국제 콘퍼런스다.
이번 연구의 핵심은 기존 기업신용평가가 개별 기업의 수익성, 안정성, 유동성, 성장성 등 독립적인 재무 정보에만 의존하던 한계를 극복하고, 기업 간 ‘거래처 네트워크 정보’를 정량적으로 분석해 기존 모형을 보완하면서 시너지를 극대화했다는 점에 있다.
연구진이 개발한 ‘DefaultGNN’은 더존비즈온의 방대한 전사적자원관리(ERP) 데이터를 바탕으로 거래처, 거래 비중, 휴ㆍ폐업, 부도, 취소 금액 등 복잡한 네트워크 변수를 분석한다. 특히 1차 직접 거래처는 물론 2ㆍ3차 협력사의 연쇄 부도 리스크가 해당 기업의 건전성에 미치는 영향을 그래프 신경망(GNN)으로 정밀하게 추적해 예측력을 높였다.
이번 모형 도입으로 재무 정보가 부족해 대출 문턱에서 불이익을 받던 중소기업과 소상공인들의 금융 접근성이 한층 개선될 전망이다. 실증 결과, 기존 모형 대비 법인은 대출 승인율을 높이면서도 부도율을 안정적으로 유지했으며, 개인사업자는 대출 승인율을 끌어올림과 동시에 부도율을 오히려 낮추는 성과를 입증했다.
박찬영 KAIST 교수는 “이번 연구는 기업 간 복잡한 거래관계망을 그래프 신경망으로 학습해 개별 기업 정보만으로는 포착하기 어려운 신용위험의 전파 구조를 모델링 했다는 데 의미가 있다”며 “매수ㆍ매도 관계와 거래 규모를 함께 고려해 실제 금융 데이터에서 AI가 새로운 위험 신호를 발굴할 수 있음을 입증한 만큼, 향후 다양한 금융 리스크 분석 분야로 확장할 수 있을 것”이라고 전했다.
옥형석 테크핀레이팅스 대표는 “기존 기업신용평가모형이 보지 못했던 거래 상대방의 휴ㆍ폐업 및 부도 영향을 정량 평가할 수 있게 된 것이 핵심”이라며 “기존 모형과 결합 시 성능이 향상되는 것을 실증한 만큼 향후 시너지를 극대화할 수 있을 것”이라고 설명했다.
지용구 더존비즈온 공동대표 사장은 “기업의 진정한 신용은 과거의 독립적인 성적표가 아니라 건강한 파트너와 거래를 지속해 온 궤적에 있다”며 “수십 년의 ERP 데이터 자산과 최신 AI 기술이 교차해 만들어낸 이 연구가 건실한 중소기업에 자금을 공급하는 포용적 금융의 출발점이 되길 기대한다”고 말했다.
