더존비즈온, 테크핀레이팅스, 카이스트가 공동으로 연구한 'AI를 활용한 거래관계망 신용평가 모형개발(DefaultGNN)' 논문이 세계적 권위의 CIKM에 채택됐다.
CIKM은 인공지능(AI), 데이터 마이닝, 정보 검색 분야에서 세계적 권위를 지닌 국제 학술대회다. 컴퓨터 공학과 AI 분야는 최신 기술이 빠르게 공유되는 글로벌 콘퍼런스 발표 논문이 일반적인 학술지보다 높은 권위를 인정받는다. CIKM 논문 채택으로 글로벌 무대에서 독창성과 우수성을 인정받게 됐다는 평가다.
연구 핵심은 기존 기업신용평가 모형이 다루지 못했던 거래처 네트워크 정보를 정량적으로 분석해 기존 모형을 보완하면서 시너지를 높였다는 점이다. 기존 모형은 개별 기업 고유 수익성, 안정성, 유동성, 성장성 등 독립적인 재무 정보 중심으로 운영돼 왔다. 따라서 기업 외부 관계망 정보는 모형 성능 향상에 큰 기여를 하지 못했다.
세 기관이 함께 연구한 DefaultGNN은 거래처, 거래구분, 거래비중, 휴폐업, 부도, 취소금액 등 다양한 네트워크 구성 변수를 활용해 숨겨진 리스크를 정량화했다. 실제로 1차 직접 거래처뿐 아니라 2차, 3차 거래처의 부도나 휴폐업이 연쇄적으로 해당 기업의 부도율에 영향을 미친다는 것을 확인하고 평가에 반영했다. 그 결과 기존 신용평가 모형과 결합할 경우 단독 모형 대비 신용 예측 성능이 향상된다는 것을 증명했다.
더존비즈온의 그간 쌓아온 방대한 전사적 자원관리(ERP) 데이터에 AI 알고리즘이 더해지며 연구가 성공적으로 진행됐다. 기업의 거래내역 데이터 전체를 확보할 수 있는 ERP에서 관계의 맥락을 AI가 정밀하게 읽어냈다. 단순한 전산 기록에 머물던 전통적인 ERP가 지능형 AI 플랫폼으로 진화한 것이다.
생산적 금융 관점에서도 재무 정보가 부족해 기존 모형에서 리스크가 과대평가되던 중소기업과 개인사업자들의 대출 문턱을 낮출 수 있는 가능성이 열렸다는 평가가 나온다. 실제로 재무제표가 부족한 기업에 대한 예측 성능이 정교해졌다. 기존 모형 대비 법인은 대출 승인율을 높이면서도 부도율은 안정적으로 유지했고, 개인사업자는 대출 승인율을 끌어올렸음에도 부도율은 오히려 낮출 수 있었다.
지용구 더존비즈온 공동대표는 “수십 년의 ERP 데이터 자산과 최신 AI 기술이 교차해 만들어낸 연구가 건실한 중소기업에게 자금을 공급하는 포용적 금융의 출발점이 되길 기대한다”고 말했다.
김신영 기자 spicyzero@etnews.com
