[파이낸셜뉴스] NPL(부실채권)도 인공지능으로 가격과 수익률을 예측하는 논문이 발표되어 눈길을 끈다. 21일 이현수 케이클라비스㈜ 사장(사진)은 연세 대학교 투자정보 공학 박사 학위 논문으로 ‘인공지능을 활용한 한국 NPL시장의 수익률 예측에 관한 연구 (A Study on the Return Prediction Model of the Korean NPL Market Using Artificial Intelligence)를 발간했다고 밝혔다. 현재까지의 부실채권의 가격 결정은 감정평가 법인의 평가, 유동화 회사의 탐문조사, 최근 경매 낙찰가 사례 등을 참고해 유동화 회사가 임의적으로 평가해 가격을 결정하고 입찰에 참여중이다. 이 사장은 “이번 논문은 좀 더 체계적이고 과학적인 최적의 균형된 가격 결정을 할 수 있는 방법에 대해 고민을 하던 중 AI(인공지능)으로 가격을 결정을 할 수 있는 시스템을 연구하게 됐다”며 “알파고의 딥러닝처럼 과거의 수 많은 사례연구를 통해 현재와 미래를 예측해 보는 방법으로 과거 4년간의 랜덤으로 선정된 NPL 실데이터 2291개를 활용, 종속변수 2개(달성 유/무)와 독립변수 11개(매입년도,SPC,시도,시군구,용도대분류,용도소분류,감정가,매입원가,OPB,HP,TP)를 구분 선정하고 내생 변수,외생 변수를 분류했다”고 말했다. 인공지능 분석 방법으로는 △판별분석(Discriminant Analysis) △의사결정나무트리(Decision Tree) △로지스틱 회귀분석(Logistic Regression) △유전자 알고리즘(Genetic Algorithm) △인공 신경망(Altificial neural network)을 활용해 각 변수가 가격결정에 미치는 영향도를 분석했다. 이어 과거사례를 통한 NPL의 현재와 미래의 가격 결정의 정확성을 67.4의 높은 Hit ratio을 얻을 수 있었다는 설명이다. 특히 이번 논문은 전통적인 가격 예측 방법에서 인공지능이 가격을 예측 해 줌으로써 최적의 균형된 가격 결정과 원활한 유동화로 안정된 시장 형성에 기여 할 수 있는 토대를 마련했다는 평가다. 최근 팬데믹 이후 금리인상과 경기둔화로 글로벌 경제 위기에 직면해 있다. 실제 국내 시중은행의 부실채권도 연 평균 19조원 규모이며 이중 매년 약 4.5조원의 부실채권이 매각 유동화 되고 있는 추세다. 부실채권은 지난 2020년부터 2021년까지 약 3조원 규모로 줄어들었는데 이는 코로나19이후 정부의 정책적인 효과로 소비자 신용안정법안등 정책적 지원에 따라 전체 매각 물량이 감소했기 때문이다. 그러나 2022년 이후 유예된 부실매물출회와 양적 완화 종료로 금리 인상시 이자연체증가로 부실채권의 증가가 기하급수적으로 증가할 것으로 예상된다. 여기에 부동산의 하향 안정화가 된다면 부실 채권의 증가는 피할 수 없는 위기라는 지적이다. 이 사장은 “부실채권의 안정적 유동화는 시중은행의 부실을 막아주고 원활한 유동성 확보는 경기전환의 순기능 역할을 한다고 볼 수 있다”며 “우리는 과거 대규모 시중은행의 부실은 국가의 부도의 이어지는 IMF구조금융지원의 아픈 역사를 가지고 있고, 이후 제도적 뒷받침 속에 연합자산관리(유암코),대신에프엔아이,자산운용사의 유동화 법인들이 부실채권 유동화 업무 역할을 하고 있다”고 언급했다. 이어 “체계적이고 과학적인 인공지능(AI) 가격 결정 시스템으로 향후 부실채권 가격 결정에 도입된다면 침체된 경기의 활성화로 국가 경제에 큰 이바지를 할 수 있을 것으로 기대된다”고 부연했다. 한편 이 사장은 서울신용평가정보, 드림기술투자(CRC,산업발전법의 구조조정 전문회사),코레이트자산운용(전 마이에셋 자산운용) 대표를 역임하면서 부실채권에 대한 지식과 경험이 풍부한 전문가다. 특히 그는 유동화 법인으로 매년 1조 이상의 투자를 해본 경험을 바탕으로 본 논문을 연구하게 된 동기와 필요성을 강조 했다. kakim@fnnews.com 김경아 기자

최근 부실채권(NPL)에 대한 우려가 커지고 있는 가운데 인공지능(AI)을 활용해 NPL 가격과 수익률을 예측하는 논문이 발표되어 눈길을 끈다. 이현수 케이클라비스㈜ 사장( 사진)은 21일 연세 대학교 투자정보 공학 박사 학위 논문으로 '인공지능을 활용한 한국 NPL시장의 수익률 예측에 관한 연구'를 발간했다고 밝혔다. 현재까지의 부실채권의 가격 결정은 감정평가 법인의 평가, 유동화 회사의 탐문조사, 최근 경매 낙찰가 사례 등을 참고해 유동화 회사가 임의적으로 평가해 가격을 결정하고 입찰에 참여중이다. 이 사장은 "최적의 균형된 가격 결정을 할 수 있는 방법에 대해 고민을 하던 중 AI로 가격을 결정을 할 수 있는 시스템을 연구하게 됐다"며 "과거 4년간의 NPL 실테이타 중 랜덤으로 2291개를 활용, 종속변수 2개와 독립변수 11개를 선정하고 내생 변수,외생 변수를 분류했다"고 말했다. 이 사장은 인공지능 분석 방법으로 △판별분석 △의사결정나무트리 △로지스틱 회귀분석 △유전자 알고리즘 △인공 신경망을 활용해 각 변수가 가격결정에 미치는 영향도를 분석했다. 이번 논문은 전통적인 가격 예측 방법에서 인공지능이 가격을 예측 해 줌으로써 최적의 균형된 가격 결정과 원활한 유동화로 안정된 시장 형성에 기여 할 수 있는 토대를 마련했다는 평가다. 이 사장은 "부실채권의 안정적인 유동화는 시중은행의 부실을 막아주고 원활한 유동성 확보는 경기전환의 순기능 역할을 한다"면서 "연합자산관리(유암코),대신에프엔아이,자산운용사의 유동화 법인들이 부실채권 유동화 업무 역할을 하고 있다"고 말했다. 이어 "체계적이고 과학적인 인공지능(AI) 가격 결정 시스템으로 향후 부실채권 가격 결정에 도입된다면 침체된 경기의 활성화로 국가 경제에 큰 이바지를 할 수 있을 것으로 기대된다"고 덧붙였다. 이 사장은 서울신용평가정보, 드림기술투자(CRC,산업발전법의 구조조정 전문회사),코레이트자산운용(전 마이에셋 자산운용) 대표 등을 역임했다. kakim@fnnews.com 김경아 기자