더존비즈온(공동대표 이강수·지용구)은 테크핀레이팅스(대표 옥형석), KAIST 박찬영 교수 연구팀과 공동으로 개발한 'AI를 활용한 거래관계망 신용평가 모형개발(DefaultGNN)' 논문이 'ACM International Conference on Information and Knowledge Management(CIKM)'에 채택됐다고 20일 밝혔다.
CIKM은 인공지능, 데이터 마이닝, 정보 검색 분야의 톱티어 국제 학술대회다. 컴퓨터 공학과 AI 분야는 저널보다 글로벌 컨퍼런스 발표 논문이 더 높은 권위를 인정받는다는 점에서, 이번 채택은 글로벌 무대에서 연구의 독창성과 우수성을 인정받은 것으로 평가된다.
기존 모형과 무엇이 다른가
기존 기업신용평가 모형은 개별 기업의 수익성, 안정성, 유동성, 성장성 등 독립적인 재무 정보를 중심으로 운영돼 왔다. 이 때문에 기업 외부의 거래처 관계망 정보는 모형 성능 향상에 크게 기여하지 못했다.
DefaultGNN은 거래처, 거래 구분, 거래 비중, 휴폐업, 부도, 취소금액 등 다양한 네트워크 구성 변수를 활용해 숨겨진 리스크를 정량화했다. 1차 직접 거래처뿐 아니라 2차, 3차 거래처의 부도나 휴폐업이 연쇄적으로 해당 기업의 부도율에 영향을 미친다는 점을 확인해 평가에 반영했으며, 기존 신용평가 모형과 결합할 경우 단독 모형 대비 신용 예측 성능이 향상되는 것으로 나타났다.
수십 년 ERP 데이터와 AI의 결합
이번 연구는 더존비즈온이 수십 년간 축적한 전사적자원관리(ERP) 데이터에 AI 알고리즘을 더해 이뤄졌다. 기업의 거래내역 데이터 전체를 확보할 수 있는 통로인 ERP에서 AI가 거래 관계의 맥락을 정밀하게 읽어내면서, 전산 기록에 머물던 전통적 ERP가 지능형 AI 플랫폼으로 진화했다는 설명이다.
대출 승인율과 부도율은 어떻게 바뀌었나
재무 정보가 부족해 기존 모형에서 리스크가 과대평가되던 중소기업과 개인사업자의 대출 문턱을 낮출 가능성도 확인됐다. 실제로 재무제표가 부족한 기업에 대한 예측 성능이 정교해지면서, 기존 모형 대비 법인은 대출 승인율을 높이면서도 부도율은 안정적으로 유지했고 개인사업자는 대출 승인율을 끌어올렸음에도 부도율은 오히려 낮아지는 결과를 보였다.
KAIST 박찬영 교수는 "이번 연구는 기업 간 복잡한 거래관계망을 그래프 신경망(GNN)으로 학습해 개별 기업 정보만으로는 포착하기 어려운 신용위험의 전파 구조를 모델링했다는 데 의미가 있다"며 "매수·매도 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 말했다.
테크핀레이팅스 옥형석 대표는 "기존 기업신용평가모형이 보지 못했던 거래 상대방의 휴폐업 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.
더존비즈온 공동대표 지용구 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 중소기업에게 자금을 공급하는 포용적 금융의 출발점이 되길 기대한다"고 말했다.
출처 : 더존비즈온 보도자료(뉴스와이어)
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