[ 신용평가모형분석시리즈 2] 기업신용평가모형의현황과변화트렌드 최성민선임조사역 (sungmin.choi@kcredit.or.kr) < 요약> 기업신용평가모형은기업의채무상환능력을평가하여신용등급의형태로이해관계자에게정보를제공하는도구 기업신용평가모형은기업전체의신용도를평가하는 일반목적의기업신용평가 시주로활용 기업신용평가모형은데이터활용과평가방법론측면에서다양한변화가이루어지고있음 ( 평가활용데이터) 재무정보와비재무정보등의정형데이터외에도뉴스나 SNS 등을활용한비정형 데이터도활용되는등데이터의활용범위가점차확대되는추세 ( 평가방법론) 계량모형과비계량모형으로구분되며최근계량모형을중심으로새로운방법론을적용한 연구가활발하게진행중 해외에서는다양한비재무정보수집과신용평가모형도입을통해기업신용평가모형의개선을시도 ( 미국) 기업의부도, 연체, 지불결제패턴등신용거래특성을반영한신용평점서비스를제공 ( 일본) 신용조사노하우를바탕으로신용평가모형개발보다는다양한비재무정보수집에집중 국내에서도이러한변화트렌드에부응하여데이터확보와방법론연구를통한기업신용평가모형개선이필요 1. 개요 기업신용평가는기업의채무상환능력을평가하여금융회사의여신관리에필요한정보를제공 하기위해시작되었으며평가결과는신용평가모형을통해계량화하여신용등급의형태로산출 기업신용평가는차주인기업이채무상환을불이행하여발생할수있는채권자의손실을최소화 하기위해채무불이행가능성을평가하는것으로상호간의정보비대칭해소를위한용도로활용 특히기업의신용도는금융회사와개인/ 기관투자자등다수의이해관계자들과관련되며기업여신이 국가경제에미치는파급효과가크므로기업신용평가모형에대한지속적인수요가존재함 기업신용평가초기에는별도의신용평가모형없이전문지식과경험을보유한평가자가주관적인 판단에의해기업의채무상환능력을정성적으로평가 2018-6 호 1
이후, Altman * 의부도예측모형연구를시작으로평가자주관에의한오류가능성을최소화하고평가과정을표준화, 객관화하기위해통계방법론에의한신용평가모형개발이본격화 * Altman(1968), Financial ratios, Discriminant Analysis and The Prediction of Corporate Bankruptcy 기업신용평가는일반목적의평가와특정목적의평가로구분되며신용평가모형은일반목적의 평가시에주로활용 일반목적의기업신용평가는기업차주단위의신용도를평가하는것으로특정요인들을기준으로다수의기업을함께평가하게되므로신용평가모형이주로활용특정목적의기업신용평가는기업이발행한회사채나어음등의유가증권에대한신용등급평가 (Credit Rating) 를의미하며경쟁사간상대평가나전문가의판단에의한방법론을사용 본고에서는신용평가모형을주로활용하는 일반목적의기업신용평가 위주로서술 [ 기업신용평가모형의유형] 평가목적에따라기업신용평가회사가구분되어설립 운영 - 일반목적의기업신용평가를담당하는신용평가회사(CCB; Commercial Credit Bureau) 에는 美 D&B, 日 TSR, TDB 등이있으며국내에서도나이스평가정보, 나이스디앤비, 한국기업데이터 (KED), 이크레더블등이있음 - 특정목적의기업신용평가를담당하는신용평가회사(CRA; Credit Rating Agency) 에는 S&P, Moody s, Fitch 등의 3대신용평가회사가있으며국내에서도 1985년기업어음발행적격업체 선정기준이제정된이후, 한국기업평가, 한국신용평가, 나이스신용평가( 舊한국신용정보) 등이 설립되어운영중 기업신용평가회사에서는범용적으로활용되는기업차주의신용등급을산출하고있으며, 회사는내부적인기업신용등급체계와평가모형을함께활용 금융 기업신용평가회사(CCB) 에서는기업차주의신용도를평가하기위해계량모형을기초로전문평가 인력이정성적판단을통해생산한정보를결합하여신용등급을산출하고이를범용적으로활용 2 2018-6호
각금융회사는자체적인기업신용평가체계(Credit Rating System) 를갖추고있으며해당금융 회사와거래중인기업차주에대해자체평가모형에기반한신용평가를통해신용위험을평가 하고신용등급을산출 - 국내금융회사에서의신용평가의대상은일반적으로차주의부도위험가능성을평가한차주신용 등급(BRR; Borrower Risk Rating) 을의미하나경우에따라개별여신별손실위험과관련하여 특정거래요인을평가하는 여신등급(FRR; Facility Risk Rating) 을산출하여활용하기도함 현재기업신용등급은금융회사의여신의사결정과위험가중자산계산, 대손충당금산정, 금융 회사영업및경영관리등다양한용도로활용 [ 기업신용등급의활용목적] 활용목적 여신의사결정 세부내용 은행등의금융회사에서는기업신용등급을활용하여여신지원을판단하며 등급이낮을수록여신제공규모가작아지고금리는높아지며기간도단축 Basel Ⅱ에따라금융회사에서 BIS 자기자본비율 ( 자기자본/ 위험가중자산 ) 위험가중자산계산주 ) 산출을위한위험가중자산계산시기업신용등급에따라가중치가차등적용 대손충당금산정금융회사영업및경영관리기타 금융회사가여신자산에대한대손충당금산정시기업의신용등급별로대손충당금적립비율을차등화영업전략의일환으로국내특정업종, 일정규모이상의기업을대상으로사전에목표고객을설정시해당기업의신용등급을참고지표로활용하며 전사적인신용위험모니터링과영업성과측정, 경영진보고등에도활용공공기관의입찰심사나거래처관리가필요한일반기업에서도참고자료로활용 주: Basel Ⅱ에따르면, 위험가중자산계산시외부의전문기업신용평가회사에서제공한신용등급에기초하여계산하는표준방법(SA; Standardised Approach) 과금융회사자체기준으로계산하는내부등급법(IRB; Internal Ratings-Based Approach) 중선택가능 국내외기업신용평가모형에대한변화양상을확인하여시사점을도출 최근전세계적으로빅데이터활용범위가확대되고머신러닝방법론등다양한분석기법이발달 하면서기업신용평가모형에도다양한변화가이루어지고있음 국내에서도 신용평가시장선진화방안( 금융위, 16.9.21) 과 금융분야데이터활용및정보보호 종합방안( 금융위, 18.3.19) 등을통해기업신용평가의신뢰성제고와기업신용평가회사관련 규제완화를위한제도개선이추진되고있어향후신용평가모형에도변화가예상 본고에서는기업신용평가모형에초점을맞추어변화추이를검토하고정책적시사점을도출하고자함 2018-6 호 3
2. 기업신용평가모형의변화 ( 평가활용데이터) 기업내외부에서발생할수있는위험요소를확인하기위해재무정보와비재무 정보등이평가에활용되고있으며최근에는뉴스, SNS 등의비정형데이터도평가에활용 재무정보를기반으로한기업신용평가모형은기업의신용상태를제한적으로만설명할수있는 한계점을내포하고있어재무정보외에비재무정보에대한중요성이증가하는추세 특히평가자의정성적인위험요소판단이나주가, 거시경제지표등에해당하는비재무정보는 재무정보와결합시기업신용평가모형의예측력을높이는효과가있음이확인 최근에는평가대상기업과관련된내용이포함된뉴스, SNS, 애널리스트보고서등을통해수집한 비정형데이터를긍정적/ 부정적신호로가공하여감성분석(Sentimental Analysis) 마이닝기법으로평가모형에반영하려는연구들이진행중 등의텍스트 [ 기업신용평가모형에서활용되어온데이터항목] 구분 주요데이터항목 기업 내부요인 재무정보 재무제표( 재무상태표, 손익계산서, 현금흐름표) 재무지표( 성장성, 활동성, 수익성, 유동성등의지표) 평가자의주관적인판단에의한정성적위험요소를 계량화( 경영위험, 영업위험, 산업위험등) 기업개황, 경영자능력, 업력, 회사규모등 정형 데이터 기업 외부요인 비재무 정보 금융시장정보거시경제지표 주가, 거래량, 종합주가지수, 변동성지수, 시가총액, 주가관련비율등 회사채가격, 채권관련비율등 GDP, 산업생산지수, 설비가동률, 생산능력지수등 경기변동및기업생산성판단지표 기업경기실사지수등경기전망에대한심리지수 금리, 환율등거시경제관련정보 비정형데이터 뉴스, SNS 등의텍스트정보 뉴스나 SNS 등에서추출한기업관련키워드정보 ( 평가방법론) 재무정보나금융시장정보를이용하여평가하는계량모형과전문가판단에기초한 비계량모형등으로구분되며새로운방법론을적용한계량모형에대해연구가활발 계량모형(Quantitative Model) 은재무정보나금융시장정보를활용하여통계적방법론에의해 부도가능성에대한결과값을수치화하는모형을의미하며그동안다양한방법론이시도됨 4 2018-6호
계량모형의주요연구흐름 - Altman(1968) 은다변량판별분석방법론으로과거부도발생기업의재무정보를분석하여부도기업을 구분하는 Z-Score 모형을연구하였으며 1970년논문에서는 2가지변수를추가한 ZETA 모형을제안 - Ohlson(1980) 은부도확률을 Logistic 분포로표현하는 Logit 모형을통해평가대상기업의부도를 예측하였으며, Probit 이후여러연구자들에의해부도확률을표준정규분포의누적분포함수로표현하는 모형을이용한연구도진행 - McQuown(1993) 은평가대상기업의주가를옵션가격평가모형에기반하여부도위험수준을측정하는 EDF(Expected Default Frequency) 를측정하는 KMV * 모형을개발 * 1989년 Kealhofer, McQuown, Vasicek에의해설립된 KMV 社에서개발한부도예측모형으로 2002년 Moody s社가 KMV社를인수하여모형을고도화 - Shumway(2001), Campbell(2008), Kim & Partington(2015) 등은재무정보와주가등의금융시장 정보를결합하여부도예측력을높이는 Cox Proportional Hazards 방법론을적용한모형을제안 - Tinono & Wilson(2013) 은재무정보와주가외에거시경제지표의변동영향을반영한모형제안 - 기업차주를부도가능성에따라분류하고등급을산출할수있는다변량판별분석, Logit 또는 Probit 모형, KMV, Cox Proportional Hazards 모형등의통계모형이시도 - 최근에는기존분석방법론의한계를극복하고부도예측력을높이기위해 SVM(Support Vector Machine), Random Forest, Neural Network 등의머신러닝방법론을적용한기업 신용평가모형이연구되고있으며, RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network) 등의딥러닝기법도시도되는추세 비계량모형(Qualitative Model) 은경영위험, 산업위험, 영업위험등계량모형으로평가하기어려운 비재무적요소를평가에반영하기위한것으로전문가의지식과경험에의해정성적으로평가하는 전문가판단모형을의미 [ 기업신용평가모형의변화] 2018-6 호 5
3. 국내외신용평가모형운영현황 3-1. 해외사례 ( 미국) 세계최대기업신용정보회사인美 D&B社 * 는기업의순자산가치와위험수준으로구분한 2가지유형의신용등급과신용거래특성을반영한 3가지유형의신용평점을제공 * D&B(Dun & Bradstreet) 社는 1841년설립된세계최대의기업신용정보회사로전세계기업에대한신용 정보를 DB 化하여축적하고있으며각국에서수집한기업에대한다양한유형의정보를기반으로상세한 분석정보와자체적으로평가한신용등급을제공( 美기업신용정보시장의 95% 이상을차지) 기업의신용등급을 Financial Strength Indicator와 Risk Indicator 등 2가지유형으로제공 1 (Financial Strength Indicator) 평가대상기업의순자산가치 * 를금액범위에따라서열화한것 으로기업의최신재무제표를기초로산출 * 순자산가치(Tangible Net Worth) 는기업의총자산에서총부채를차감한순자산(net worth) 에서특허나 지식재산권, 상표권등의무형자산을제외하여이를금액으로나타낸수치 - 가치평가금액별로가장높은범위에속한경우인 5A부터시작하여 4A, 3A, 2A, 1A, A, B, C, D, E, F, G, H 등의등급이있으며음(-) 의가치를보이는경우 N으로표기 2 (Risk Indicator) 수집된재무정보와비재무정보를기반으로 D&B 社의자체적인계량모형에의해 산출된 D&B Failure Score에평가자의정성적인판단을결합하여 1(minimum risk) 부터 4(high risk) 까지의지표를산출 신용등급외에도 D&B Failure Score, D&B Delinquency Score, D&B PAYDEX Score 등 세분화된신용평점서비스를제공 * A Guide to D&B s U.S. Ratings and Scores, D&B, 2011 / A Guide to Dun & Bradstreet s Predictive Indicators, D&B, 2015 참고 1 (D&B Failure Score) 재무정보외에도다양한비재무정보를활용하여해당기업의부도가능성을 1 점(worst) 에서 100 점(best) 까지로평가한신용평점서비스 - 재무정보외에도기업규모, 업력, 사업범위, 국가위험수준, 지불결제정보, 부동산보유정보, 은행거래정보등다양한비재무정보를기반으로신용평점을산출하고소송정보나부정행위여부 등기업신용도에영향을미칠수있는중요사항들을최종등급조정시에활용 - 특히기업에대한새로운정보가추가되는경우, 실시간으로신용평가모형에반영하여평점이 갱신되므로기업의신용위험에대한효과적인대응이가능 - 평가모형에사용되는방법론은로지스틱회귀 ( Logistric Regression), 판별분석(Discriminant Analysis), 군집분석(clustering) 등분류(classification) 를위한방법론이주로활용 6 2018-6호
[D&B 社에서활용중인비재무정보] 구분 비재무정보세부내용 Demographics 기업업력, 사업장위치, 기업이속한해당산업내지위등 Corporate Linkage 개별그룹이속한계열그룹의규모와경쟁강도, 위험요인등 Principals 경영진의관련경험, 전문성, 경영실적등 Payment Habits 기업의어음지불결제행태등에대한산업내평균대비상대비교 Public detrimental Information 국가부도위험, 부동산보유정보, 소송진행상황등의부정적공공정보 Expert Rules 잠재적으로발생가능한부정적사건이나자연재해등계량적으로측정불가능한전문가의정성적판단정보 자료: D&B, 한국신용정보원재구성 2 (D&B Delinquency Score) 과거이력을기준으로평가대상기업이향후 수치화한신용평점서비스 1년내연체할가능성을 - D&B Failure Score와평가모형에사용되는방법론은유사하나활용되는데이터유형과변수에 부여하는가중치에서차이점이존재 3 (D&B PAYDEX Score) D&B Payment Score를의미하며과거 1년간의기업의어음지불결제 행태를수치화한신용평점서비스 - 80점을기준으로 1~79점은정해진어음결제일보다늦게결제하는경우를의미하고 80~100점은 정해진어음결제일보다일찍결제하는경우를의미 [D&B PAYDEX와 D&B Delinquency Score 의차이] 자료 : D&B 2018-6 호 7
( 일본) 기업신용정보를축적 관리하고있는 CRD * 와민간분야에서양대기업신용평가회사로 자리매김하고있는 TSR **, TDB *** 를통해기업에대한상세정보와신용등급을제공 * CRD(Credit Risk Database) 는일본중소기업청의주도로 2001년설립된기업신용정보전문회사로신용 보증기관과국책/ 민간금융회사, 신용평가회사등 180개기관이회원사로참여하는비영리사단법인성격의 기관이며일본중소기업의 2/3 이상에해당하는 350만개의기업정보를수집 관리하고신용등급을산출 ** TSR(Tokyo Shoko Research) 社는 1892년에설립된일본최초의기업신용평가회사로서자체조사나 외부기관으로부터정보를수집하여일본내기업에대한방대한정보를 DB화하고있으며美 D&B社와의 업무제휴를통해세계각국의기업정보와업무노하우를공유 *** TDB(Teikoku DataBank) 社는 1900년에설립된기업신용평가회사로서일본최대기업정보DB 인 COS MOS 를보유하고있으며기업신용조사, 개요DB, 재무DB 등의신용정보서비스를제공 (CRD) 회원사들이 CRD에기업신용정보를제공하면 CRD는수집정보를가공하여내부적인 신용평가모형에따라신용위험을측정할수있는신용평점서비스를제공하며샘플데이터제공 이나기업을위한경영컨설팅등의부가서비스도제공 - CRD가수집중인기업정보는수집전에회원사에서미리회사명을가명처리하는등비식별 조치후제공하고있어정보보호이슈에서상대적으로자유로움 - CRD의기업신용평가모형은신용평가모형방법론중가장보편적으로활용되는 Logistic Regression 기법을적용하였으며법인사업자를평가하는 Model 3 와개인사업자를평가하는 * Model 4 가있음 * Role of the Credit Risk Database in Developing SMEs in Japan: Lessons for the Rest of Asia, ADB Institute, 2015.10 (TSR) D&B社와의제휴를통해 D&B社에서개발한신용평가모형에 TSR社가보유한기업정보를 반영하여 1~100점사이의 TSR Risk Score를제공 - TSR Risk Score 는경영능력(20 점), 성장성이나수익성을반영한성장잠재력(25 점), 업력이나 신용거래이력을반영한거래안정성(45 점), 기업평판(10 점) 등의평가요소를반영하여수치화 (TDB) 신용조사보고서를통해기업개요, 재무상태, 사업구성, 금융거래현황등기업의신용상태를 확인할수있는정보를제공하고항목별평점기준을통해산정한총점으로신용등급을제시 - A(86~100 점), B(66~85 점), C(51~65 점), D(36~50 점), E(35 점이하) [TDB 社의평가항목별배점] 업력자본구조규모손익자금현황경영자기업활력가점감점합계 1~5 0~12 2~19 0~10 0~20 1~15 4~19 +1~+5-1~-10 100 자료 : TDB 일본의기업신용평가모형은 CRD를제외하고는통계방법론에의한평가모형보다는비계량적인 항목별평점합산방식을고수하고있으며현장조사와인터뷰를통한비재무정보수집노하우를보유 8 2018-6호
3-2. 국내사례 국내기업신용평가회사에서는내부평가모형을통해산출된평가결과를 AAA부터 D까지 10개 등급으로기호화하여신용등급을산출하고등급세분화시 +, - 표기로 22개등급까지구분 나이스디앤비, KED 등의국내기업신용평가회사에서는기업신용등급체계를공시하고있으며 BASEL Ⅱ 에서요구하는조건을충족하는형태의평가모형을개발하여기업신용등급을산출 - 현재는 Basel Ⅱ의내부등급법(IRB; Internal Ratings-Based Approach) 기준에부합하는 부도의정의 * 를적용하여평가 * 1 Unlikely to pay criterion( 보유담보물의처분과같은상환청구조치를취하지않으면채무자로부터채무의 일부분이라도상환받지못할것으로판단되는경우), 2 Past due criterion( 채무자가부담하고있는상당 수준의채무에대해연체원리금을 90 일이상연체한계좌를보유한경우) - 2022년부터 Basel Ⅲ 잔여규제가시행됨에따라신용리스크측정관련사항이일부변경될예정 기업신용등급은평가모형을통해채무불이행위험의정도를서열화하여 10개등급으로구분하고 이를 AAA에서 D 까지기호화하여산출하며 +, - 표기로최대 22개등급까지세분화하여구분 [ 기업신용등급별의미] 신용등급부도율주 ) 신용등급의정의 AAA 0.00% 최상위의상거래신용도를보유한수준 AA 0.00% 우량한상거래신용도를보유하여, 환경변화대처능력이충분함 A 0.24% 양호한상거래신용도를보유하여, 환경변화대처능력이상당함 BBB 0.30% 양호한상거래신용도가인정되나, 환경변화대처능력은다소제한 BB 0.94% B 2.56% 단기적상거래신용도가인정되나, 환경변화대처능력은제한적 ( 향후경제여건및시장환경변화에따라안정성측면에서다소불안) 단기적상거래신용도가인정되나, 환경변화대처능력은미흡 ( 향후경제여건및시장환경변화에따라안정성측면에서불안) CCC 16.93% 현시점에서신용위험발생가능성이내포 CC 75.28% 현시점에서신용위험발생가능성이높은수준 C 65.38% 현시점에서신용위험발생가능성이매우높고, 회복가능성도매우낮음 D - 현재채무불이행상태에있음 자료: 나이스평가정보, KED, 한국신용정보원재구성주: 2016 년말, 나이스평가정보기준 2018-6 호 9
현재국내에서활용중인기업신용평가모형은재무계량모형, 비재무계량모형, 비재무비계량 모형등이있으며실무적으로는이를혼합한형태로신용등급을산출 정량적인요소로평가하는계량모형에는재무제표등에서입수가능한재무정보를이용하는재무 계량모형과비재무정보중계량적인요소를반영하는비재무계량모형이있음 - 비재무정보중계량적인요소에는업력, 사업장소유, 주주현황( 지분율), 종업원 1인당순이익등 신용조사단계에서수집된계량화가가능한정보들이포함 비계량모형은계량적으로측정이어려운경영위험, 영업위험, 산업위험등에대해평가자의판단 으로각위험들을점수화하고이를등급을산정 현재는실무적으로계량모형을기반으로비계량모형의결과를혼합한형태의평가모형이주로사용되며대기업/ 중소기업, 외부감사대상여부등기업차주특성에따라방법론이일부다르게적용 - 기업신용평가모형을통해도출된등급은심의위원회에서조정및합의를거쳐최종확정 [ 기업신용평가모형을활용한신용평가흐름도] 자료: IBK 기업은행경제연구소, 한국기업데이터, 한국신용정보원재구성 최근신한, 우리, KEB하나등대형은행을중심으로기업관련빅데이터와머신러닝방법론을활용 하여채무불이행위험을확인할수있는기업신용평가모형개선작업이진행되고있음 - 우리은행은 200여개의기업관련리스크분석지표를 DB 化하여머신러닝기법으로부도가능성을 예측하고 4 단계등급으로제시하는 Big Eye 시스템을업계최초로도입( 18.3.27) 10 2018-6호
4. 요약및결론 기업신용평가모형은모형에활용되는데이터의범위를확대하고새로운방법론을도입하면서 지속적으로진화해왔음 [ 기업신용평가모형의변화와국내외사례요약] 구분 주요내용 비재무정보와비정형데이터등평가활용데이터의범위가확대 데이터측면 ( 해외) 신용조사기능을강화하여다양한비재무정보를수집 ( 국내) 기업신용평가회사가재무정보와일부비재무정보를수집하여평가에활용 방법론측면 평가방법론에는계량모형과비계량모형이있으며계량모형중심의연구가활발머신러닝등새로운방법론도입으로평가모형의성능제고도모 ( 해외) 개별기업의신용거래행태특성에따른세분화된평가모형이존재 ( 국내) 계량모형과비계량모형을혼합한평가방법론을활용하여신용등급산출 평가모형고도화를위해평가에활용되는데이터범위가확대되는추세 기업신용평가모형은그동안계량모형을중심으로재무정보에의존하여평가가이루어져왔으나 평가모형의변별력향상을위해비재무정보를추가로반영하기위한시도가지속되어옴 - 비재무정보가기업신용평가에중요한역할을한다는사실은여러연구들을통해지속적으로 밝혀진바가있으나, 국내에서는수집범위제한및수집비용의부담등으로활용이제한 특히최근에는뉴스나 SNS 등의비정형데이터에서키워드를추출하여이를긍정적신호와부정적 신호로구분한뒤, 신용평가모형에반영하기위한시도가진행중 빠르게발전하고있는머신러닝분석기법등새로운방법론을기업신용평가모형에도입하여 모형의변별력과정확성을제고하기위한노력이진행 최근에는다양한비정형데이터와머신러닝방법론과딥러닝기법등을통해평가모형의변별력과 정확성제고를위한노력이이어져왔으며새로운방법론에대한수요가높은상황 - 특히기업신용평가의경우, 기업등급변동에따른고지의무가없으므로특정변수에대한설명이 어려우나모형의예측력이높은머신러닝방법론이유용할것으로보임 - 다만현재국내에서는감독당국의내부등급법승인문제로인해기업신용평가모형방법론의 신축적인활용에제약이있는상황 2018-6 호 11
이러한추세를반영하여국내에서도데이터추가확보와새로운방법론적용등을통해기업 신용평가모형을개선할필요 현재국세청과통계청에집적되어있는기업관련전수( 全數 ) 정보들을민간에확대제공하여기업 신용평가모형을고도화하는데활용할필요 - 국세청의거래처정보, 창폐업정보나통계청의기업생멸행정통계등의공공데이터를차주단위 까지상세하게공개하고개별기업별로기존신용정보와매핑이가능하도록지원할필요 기업신용평가회사에서도신용평가시반영하는기존요인들외에기업신용평가와관련된요인을 추가로발굴하여신용평가모형에반영하고모형의성능을제고 - 기업이자발적으로신용평가를위한정보를제공하는경우, 신뢰가능한정보라고판단되면개인 신용평가의경우와유사하게신용등급상향등의인센티브를제공하는방안도검토 - 또한평가에반영할수있는추가적인정보의취득을위해기존의기업신용평가회사가하고있는 신용조사업무를강화하고, 정책당국의기업 CB업진입규제완화방향 * 에따라기업정보수집에 특화된 신용조사 전문회사의시장진입을유도 * 금융분야데이터활용및정보보호종합방안 ( 금융위, 18.3.19) 의 ( 전략 2) 금융분야데이터산업의경쟁력강화 기존에는기업규모나법률상의외부감사필요유무등에따라평가모형이세분화되어있었으나 향후신용거래특성을반영한평가모형개발도필요 - 중장기적으로는기업신용평가모형도개인신용평가체계개선방향과유사하게현재의 신용등급 체계에서 D&B 社의사례와유사한 신용평점 체계로의전환을고려 실무적으로도기존평가방법론외에새로운방법론도입을적극적으로검토하고방법론과평가 결과에대한공시를강화하여투명성을확보할필요 본보고서의내용은작성자개인의의견으로서한국신용정보원의공식견해와다를수있습니다. 본보고서를사용또는인용하고자할경우에는출처를명시하시기바랍니다. 12 2018-6호
별첨 개인신용평가모형과기업신용평가모형비교 [ 개인및기업신용평가모형항목별비교] 구분개인신용평가모형기업신용평가모형 신용평가대상 개인 기업 ( 주로법인사업자중심) 평가활용데이터 대출정보( 대출상품유형, 금액, 보유기간등), 연체정보( 연체이력, 채무불이행여부등 ) 금융회사의경우, 자사거래정보및 소득정보등이포함 재무정보, 금융시장정보, 거시경제정보 평가자의주관적판단을기준으로 기업위험수준을정성적으로평가한 정보 대체정보활용 세금, 공공요금, 통신료납부정보, 보험료납부정보, 전자상거래정보 등으로대체정보활용범위가확대 뉴스, SNS 등의비정형데이터에서 키워드를추출하여감성분석등의 방법으로평가에활용 유형 일반신용평가모형( 신용조회회사) 내부신용평가모형( 금융회사) 일반목적의신용평가모형 (CCB) 특수목적의신용평가모형 (CRA) 평가 모형 변화트렌드주요기법 ( 데이터) 금융 금융+ 비금융 ( 방법론) 비계량 전통적인통계 방법론 방법론 머신러닝등의새로운 Classifier 로활용되는전통적통계 방법론( 로지스틱회귀, 판별분석, 다중회귀, 의사결정나무등) 활용 머신러닝방법론 (k-nn, SVM, Random Forest, Neural Net 등) 활용시도 ( 데이터) 재무 재무+ 비재무 재무+ 비재무+ 비정형데이터반영 ( 방법론) 비계량 계량+ 비계량 좌동 신용평가 ( 또는신용등급) 활용목적 금융회사의개인여신의사결정 ( 여신실행여부, 한도및금리결정) 금융회사의기업여신의사결정 ( 여신실행여부, 한도및금리결정), 위험가중자산이나대손충당금적립을위한기준, 금융회사영업활동등 국내외 관련기업 ( 해외) 美 FICO, Experian, Equifax, TransUnion, PRBC 등 ( 국내) 나이스평가정보, KCB 등 ( 해외) 美 D&B, 日 CRD, TSR, TDB 등 ( 국내) 나이스평가정보, 나이스디앤비, KED, 이크레더블등 2018-6 호 13