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중국지역연구

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중국지역연구 Vol.8 No.2 pp.219-254 https://www.doi.org/10.34243/JCAS.8.2.219
Risk-Level Estimation for Account Opening Service – A Preliminary Risk Assessment in Retail Banking -
Ruijin Guo PhD Student of Economics, Division of International Trade and Economics, Korea Maritime and Ocean University
Jae-Bong Kim Professor of Division of International Trade and Economics, Korea Maritime and Ocean University
Key Words : Banking business, Account opening service, Risk assessment, Machine learning, Neural network

Abstract

고객에 대한 신용리스크 평가는 소매금융업 경영에서 매우 중요하다. 지금까지 고객 의 신용리스크 문제는 차입자가 대출상품에 대한 계약 상 의무를 수행하지 않아 발생되 는 직접적인 손실로만 간주되었다. 즉 법률 및 규정 준수 책임 위반, 평판 저하와 같은 간접적인 손실은 일반적으로 신용리스크 문제에서 고려되지 못하였다. 특히 간접적인 손실은 일반적으로 자금 세탁 및 테러 자금 조달과 같은 불법적 거래를 목적으로 하는 불량 고객들에게 금융서비스를 제공함으로 발생된다. 따라서 고객의 신용리스크 문제 를 해결하기 위해 은행은 바젤은행감독위원회의 요구에 따라 고객에 대한 리스크 관리 를 강화하고 비정상적인 고객들에 대한 금융서비스 제공을 금지해야 한다. 일반적으로 고객은 금융활동을 시작하기 위해 계좌 개설을 신청한다. 따라서, 계좌개 설 서비스 단계에서의 리스크평가는 은행이 사기 및 범죄 가능성이 높은 고객을 발견하 는데 유용할 뿐만 아니라, 제한된 인적자원 배분에도 바람직한 방향성을 제공할 수 있 다. 지금까지 은행에서 리스크 평가와 관련된 업무는 주로 인적자원에 의해 수행되고 있다. 향후 디지털화의 빠른 진전으로 은행 업무량의 급격한 증대가 예상되는 상황에서 과도한 업무 부하로 인한 인적 자원의 부족 및 인적 오류 문제는 더욱 심각해 질 것이다. 그러나 고객의 신용리스크관리에 대한 기존 연구는 대부분 계좌 개설 이후 비정상적으 로 운영되는 계좌의 관리에 초점을 두고 있으며, 계좌 개설 서비스단계에서의 자동 리 스크 평가에 대한 연구는 거의 수행되지 않았다. 이와 같은 맥락에서 본 연구는 계좌 개설 서비스단계에서 고객의 다양한 리스크 수 준을 평가하기 위한 새로운 사전적 리스크 수준 평가 모형을 처음으로 고안하였다. 특 히 본 연구는 지리적, 인구통계학적 및 행동적 특성이 고려된 2단계 신경망 방법을 통해 자동적으로 고객의 리스크 수준을 분류 및 제시하였다. 본 연구에서 제안된 모형은 96.7%의 높은 분류 정확도를 나타내고 있다. 한국과 홍콩의 은행 고객 구성의 유사성을 고려해 볼 때, 본 연구는 한국의 은행 경영에도 고객 사전 리스크 평가에 대한 적절한 방향성을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.
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