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‘로봇뱅커’ 대출심사도 척척…은행원 설 자리 더 줄었다

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재무지표 필터링 등 도입
채무 최대액 산출 '한도모형'
리스크 관리 능력 정교화
은행 건전성 제고에 기여

‘로봇뱅커’ 대출심사도 척척…은행원 설 자리 더 줄었다
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[아시아경제 권해영 기자, 문혜원 기자] 주요 시중은행들이 기업대출 심사 자동화에 속속 나서고 있다. 반복ㆍ단순 업무를 로봇에 맡겨 업무 효율을 높이려는 것인데 은행들은 장기적으로 인공지능(AI) 활용으로까지 대출 심사 영역을 확대해갈 방침이다. 은행원들의 입지가 더욱 좁아질 수 있다는 관측이 나온다.

22일 금융권에 따르면 우리은행은 연내 '기업여신 자동심사 시스템'을 도입한다. 지금은 은행원이 기업대출 심사 시 대출 신청 회사의 업종, 재무비율, 신용등급 등 지표를 'A부터 Z까지' 들여다 본다면 앞으로는 심사 과정 일부를 자동화한다.
개별 기업이 감당할 수 있는 채무의 최대 금액을 산출하는 '한도 모형'도 금융권에서 처음으로 적용한다. 이 모형을 적용하면 비(非)재무자료까지 활용해 기업의 미래가치를 측정하고 대출심사에 반영할 수 있다.

다른 은행들은 이미 앞서 기업대출 심사를 자동화했다. KEB하나은행이 은행권에서 가장 빠른 2017년 9월 이 시스템을 도입했다. 1차적으로 다양한 재무지표를 심사한 후 여신심사역이 추가로 심사하는 구조다. 하나은행의 전체 기업대출 취급 건수 중 30%가 시스템 심사 후 곧바로 승인이 이뤄질 정도여서 자리를 잡았다는 평가다.

KB국민은행은 기업여신 실행을 자동화해 현재 17개 부서, 40여개 업무로 확대 적용 중이다. 신한은행은 가계신용대출 중 중금리대출 심사 일부를 자동화했다.
한 시중은행 관계자는 "기업대출 심사를 자동화하면 리스크 관리 정교화와 신속한 의사결정이 가능해진다"며 "장기적으로 빅데이터, AI와 결합시켜 여신심사 및 리스크 관리 능력을 고도화하고 이를 통해 은행의 영업력 신장, 건전성 제고에 기여할 수 있다"고 말했다.

시중은행이 도입한 기업대출 심사 자동화는 로봇프로세스자동화(RPA) 기반이다. 로봇이 주요 재무지표를 '필터링'해 은행원의 업무 효율성을 높이는 측면이 큰데 앞으로 AI 대출 심사 시스템으로 발전시키면 결과적으로 기존 인력 대체로 이어질 것이란 전망이다. 대출금액이 크고 오너의 자질 등 정성적 평가가 필요해 여신심사역의 전문성이 요구되는 기업대출 영역까지 로봇, AI 기술로 대체될 수 있다.

실제로 은행들이 디지털화를 가속화하면서 직원 수도 줄고 있다. 금융감독원에 따르면 4대 시중은행 임직원 수는 2014년말 6만4849명에서 지난해 9월 말 기준 5만7602명으로 11.2% 감소했다. 대면거래 비중도 점점 줄어 한국은행 통계 기준으로 지난해 처음 10% 밑으로 내려온 데 이어 9월말에는 8.4%를 기록했다.

금융권 관계자는 "금융과 IT 등 이종산업의 융합이 빠르게 이뤄지는 가운데 일본에서는 AI가 비재무지표 자료를 기반으로 기업대출 심사를 하고 중국의 은행, 보험사 일부는 AI가 대출 신청자의 표정 변화 등 정성적 요인을 판별해 대출 심사에 활용하고 있다"며 "기술의 발전으로 기존 은행, 은행원의 입지가 점점 좁아지면서 전문성을 강화할 필요가 있다"고 말했다.




권해영 기자 roguehy@asiae.co.kr
문혜원 기자 hmoon3@asiae.co.kr
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