금융 리스크를 잡는 열쇠: 딥러닝으로 본 대출 연체율의 비밀

2025-01-06

최근 금융권에서 대출 연체율의 상승이 기업과 가계 모두에게 심각한 부담으로 작용하고 있다. 대출 연체율은 금융 기관의 안정성뿐만 아니라 국가 경제에도 중대한 영향을 미치는 만큼, 이를 효과적으로 예측하고 관리하는 방법이 필수적이다.

본 필진은 ‘딥러닝을 활용한 기업_가계 연체율 결정 요인 분석’(인터넷전자상거래연구, 2024 KCI게재)을 통해 전통적인 통계 분석에 딥러닝 기술을 결합한 혁신적인 접근법으로 대출 연체율을 분석했다.

연구팀은 한국은행 데이터를 활용해 소비자물가지수(CPI), 소비자심리지수(CCSI), 생산자물가지수(PPI) 등 주요 경제 지표와 대출금리 및 잔액 데이터를 바탕으로 연체율의 주요 요인을 도출했다.

특히, 딥러닝의 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 사용해 시계열 데이터에서 높은 예측 정확성을 보였으며, 이는 기존의 통계적 방법론을 뛰어넘는 성과로 평가된다.

연구 결과를 설명하면, 금리가 높아질수록 연체율이 증가하지만, 대출금 잔액이 많을수록 연체율은 감소하는 경향이 뚜렷하게 나타났다. 이는 금리가 상승하면 기업과 가계의 금융 부담이 커져 상환 능력이 저하되는 반면, 대출금 잔액이 충분히 확보되면 상환이 더 원활하게 이루어질 가능성이 높다는 것을 시사한다.

또한, 연구는 가계와 기업 대출 연체율에 영향을 미치는 요인을 구체적으로 밝혀냈다. 가계 연체율은 소비자물가지수와 소비자심리지수, 가계 대출금리, 은행 대출금 잔액에 의해 크게 영향을 받는 반면, 기업 연체율은 생산자물가지수, 기업 대출금리, 은행 대출금 잔액의 영향을 받는 것으로 나타났다.

이는 “소비자심리지수가 높아지면 가계의 소비 여력이 증가해 연체율이 낮아지는 반면, 금리 상승은 가계와 기업 모두의 상환 부담을 크게 늘려 연체율 증가로 이어질 수 있다”고 설명할 수 있다.

연구팀은 또한 딥러닝 기술의 효과를 극대화하기 위해 데이터의 시간 지연 효과(Time Lag Effect)를 고려해 분석을 진행했으며 이를 통해 금리 변동이 실제 대출 연체율에 미치는 영향을 더욱 정밀하게 파악할 수 있었다.

LSTM 모델은 시계열 데이터의 복잡한 패턴을 학습하며, 예측 정확도를 높이는 데 핵심 역할을 했으며 연구 과정에서 가계 연체율 예측 결과는 실제 데이터와의 차이가 매우 적어 딥러닝 모델의 높은 신뢰성을 입증됐다.

이 연구는 단순한 데이터 분석을 넘어 금융 리스크 관리와 정책 설계에 실질적인 기여를 할 수 있는 혁신적인 접근법을 제시될 수 있다.

본 연구는 “금융 데이터의 복잡성과 경제 환경의 변동성을 고려할 때, 기존의 단순 통계 방법만으로는 연체율을 정확히 예측하기 어렵다”며 “딥러닝 기술은 이러한 한계를 극복하고, 금융 기관의 리스크 관리 효율성을 대폭 향상시킬 수 있는 가능성을 보여준다”고 해석할 수 있다.

이번 연구는 급변하는 금융 환경 속에서 기술 혁신이 어떤 변화를 이끌어낼 수 있는지를 보여주는 중요한 사례로 주목받고 있습니다. 대출 연체율 분석을 위한 딥러닝 기술의 도입은 금융 산업에 새로운 표준을 제시하며, 앞으로도 금융 정책과 리스크 관리 분야에 더 큰 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

이 연구 결과는 금융 기관뿐만 아니라 정책 입안자들에게도 유용한 지침을 제공할 수 있으며 딥러닝 기술을 활용한 정밀한 예측과 데이터 분석은 앞으로 금융 리스크를 사전에 예방하고, 국가 경제의 안정성을 높이는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

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