이미지 확대보기씨앤테크는 2018년 동산담보대출 활성화 정책에 맞춰 기업은행, 하나은행, 국민은행 등 주요 금융기관을 대상으로 IoT 기반 동산담보관리 서비스를 제공해 왔으며, 이 과정에서 다량의 운영 데이터를 축적해왔다. 해당 데이터를 기반으로 최근 예측 모델을 개발해 금융권의 리스크 관리 수준을 높이고 있다.
이번에 개발한 예측 모델은 동산담보대출 실행 이후 자산 가동률, 이동 패턴, 위치 이탈 이력, 유지보수 주기 등 다양한 운영 데이터를 AI가 분석해, 기업의 부도 가능성을 사전에 진단할 수 있도록 설계된 것이 핵심이다.
씨앤테크 관계자는 “기존 신용평가 모델은 재무제표 등 과거 데이터를 기반으로 해 예측력에 한계가 있었지만, 당사는 실물 운영 데이터를 활용해 미래 위험을 선제적으로 감지하는 기술력을 확보했다”며, “비재무적 요인까지 반영한 보다 정교한 부도율 예측이 가능하다”고 밝혔다.
이 모델은 제조업, 운송업, 건설장비 리스 등 부실 가능성이 상대적으로 높은 산업군에 적용할 경우, 담보 자산의 실시간 상태를 기반으로 부도 징후를 조기에 식별할 수 있다. 이를 통해 금융기관은 대출 자산의 건전성과 회수 가능성을 사전에 파악하고 대응할 수 있다.
씨앤테크는 이번 모델을 바탕으로 부도 예측 경보 시스템, 담보 회수 우선순위 결정 도구, 리스크 기반 담보평가 리포트 등 금융기관이 실제 업무에 활용할 수 있는 다양한 기능을 단계적으로 확대해 나갈 예정이다.
[글로벌에픽 이수환 CP / lsh@globalepic.co.kr]
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