[파이낸셜뉴스] 우리은행은 빅데이터를 활용한 기업 부정대출 탐지시스템을 오픈했다고 21일 밝혔다. 기업 부정대출 탐지시스템은 여신심사 과정에서 기업의 행동패턴을 분석해 부정대출 여부를 분석한다.
실제 은행권에서는 기업 차주의 문서위조, 허위매출, 자금용도 유용 등으로 부실여신 빈번히 발생하고 있으며, 이에 기업 여신심사 과정에 기업의 다양한 정보를 바탕으로 부정대출을 예방할 수 있는 시스템 구축의 필요성이 제기됐다.
이를 위해 우리은행은 은행에서 보유하고 있는 기업의 정보와 신용평가사 등에서 제공하는 정보 등을 은행의 기업진단시스템과 연동한 기업통합DB를 구축했다. 여수신, 신용공여, 외환 등 6개 분야의 15개 기업 행동패턴을 분석해 부정대출의 위험도를 상중하 3단계로 분석하고, 이를 여신심사에 활용토록 했다. 예를 들어 ▲기업의 개폐업 반복 ▲대표이사의 빈번한 교체 및 이력 ▲대출금의 용도외 유용 ▲허위매출 등의 이상 징후를 여신 담당자에게 통지한다.
우리은행 관계자는 "신규 부정대출 패턴의 시스템 반영, 주기적 업데이트, 여신 단계별 모니터링으로 사기 및 부정대출을 방지해 은행의 수익성 및 평판리스크 제고를 강화할 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.
실제 은행권에서는 기업 차주의 문서위조, 허위매출, 자금용도 유용 등으로 부실여신 빈번히 발생하고 있으며, 이에 기업 여신심사 과정에 기업의 다양한 정보를 바탕으로 부정대출을 예방할 수 있는 시스템 구축의 필요성이 제기됐다.
이를 위해 우리은행은 은행에서 보유하고 있는 기업의 정보와 신용평가사 등에서 제공하는 정보 등을 은행의 기업진단시스템과 연동한 기업통합DB를 구축했다. 여수신, 신용공여, 외환 등 6개 분야의 15개 기업 행동패턴을 분석해 부정대출의 위험도를 상중하 3단계로 분석하고, 이를 여신심사에 활용토록 했다. 예를 들어 ▲기업의 개폐업 반복 ▲대표이사의 빈번한 교체 및 이력 ▲대출금의 용도외 유용 ▲허위매출 등의 이상 징후를 여신 담당자에게 통지한다.
우리은행 관계자는 "신규 부정대출 패턴의 시스템 반영, 주기적 업데이트, 여신 단계별 모니터링으로 사기 및 부정대출을 방지해 은행의 수익성 및 평판리스크 제고를 강화할 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.
※ 저작권자 ⓒ 파이낸셜뉴스, 무단전재-재배포 금지