한국자산관리공사(캠코)는 스태킹 알고리즘을 활용해 국내 취약채무자의 상환가능성을 예측한 연구논문이 사회과학인용색인(Social Sciences Citation Index, 이하 SSCI) 등재 국제 학술지 ‘컴퓨테이셔널 이코노믹스(Computational Economics)’에 게재됐다고 17일 밝혔다.
컴퓨테이셔널 이코노믹스는 1988년 제1호 발간을 시작으로 컴퓨터공학을 활용한 경제문제 해결 등을 주제로 매년 6회 발행하는 학술지다.
캠코가 단독으로 수행한 이번 연구는 머신러닝 방법론인 스태킹 알고리즘을 통해 취약채무자의 최종 상환가능성을 효과적으로 예측함으로써 채무자 특성에 기반한 효율적 부실채권관리에 대한 시사점을 제시하고 있다.
스태킹 알고리즘이란 복수의 머신러닝에서 추정한 결과를 재학습해 최종결과를 도출하는 방법론으로, 개별 모형이 가진 고유의 문제점들을 효과적으로 보완할 수 있다는 장점이 있다.
캠코는 논문에서 대출기관·규모, 채무자 연령 등 채권 및 채무자의 특성과 상환 가능성 간 관계성을 규명하고 스태킹 알고리즘 모형을 통해 부실채권의 최종 회수 결과를 87.7%의 정확도로 예측할 수 있음을 확인했다.
캠코는 이번 연구를 통해 회수가능성이 높은 채권 및 채무자 유형을 사전에 파악할 수 있게 됨으로써 채무자 맞춤형 채무조정 프로그램을 제공하고, 회수가능채권 선별 등 채권관리역량 향상에도 기여할 것으로 기대하고 있다.
권남주 캠코 사장은 "경기불황으로 금융권 전반의 부실채권 비율이 상승하고 있어 선제적인 리스크관리가 강조되고 있다"며, "앞으로도 캠코는 금융시장 상황을 주시하며 취약계층의 신속한 재기지원 방안을 지속적으로 강구하겠다"고 말했다. [파이낸셜신문=임영빈 기자]
