더존비즈온과 테크핀레이팅스, 카이스트(KAIST)가 공동 연구한 인공지능(AI) 기반 신용평가 기술이 국제 학술무대에서 연구 성과를 인정받았다.
더존비즈온은 'AI 거래관계망 신용평가 모형(DefaultGNN)' 논문이 국제 학술대회 'ACM International Conference on Information and Knowledge Management(CIKM)'에 채택됐다고 20일 밝혔다.
CIKM은 AI, 데이터 마이닝, 정보 검색 분야의 주요 국제 학술대회다. 이번 논문 채택으로 더존비즈온은 AI를 활용한 기업 신용평가 기술의 독창성과 연구 성과를 국제적으로 인정받게 됐다.
이번 연구는 기존 기업 신용평가 모형이 다루지 못했던 거래처와의 관계까지 분석해 신용위험을 보다 정확하게 예측하는 데 초점을 맞췄다. 기존 신용평가는 기업의 수익성이나 안정성 등 개별 재무정보 중심으로 운영돼왔다.
연구진은 거래처의 부도나 휴·폐업, 거래 규모와 비중 등 기업 간 거래정보를 AI로 분석했다. 븐석을 토대로 1차 직접 거래처뿐만 아니라 2차, 3차 거래처의 부도나 휴폐업이 연쇄적으로 해당 기업의 부도율에 영향을 미친다는 것을 확인하고 평가에 반영했다.
그 결과 기존 신용평가 모형에 새 기술을 결합하면 기업 신용 예측 성능이 높아진 것을 증명했다.
연구에는 더존비즈온이 수십 년간 축적한 전사적자원관리(ERP) 데이터가 활용됐다. 기업의 실제 거래 내역을 담은 ERP 데이터에 AI를 적용해 기존 재무정보만으로는 찾기 어려웠던 위험 신호를 포착했다.
특히 재무정보가 부족한 중소기업과 개인사업자의 신용평가에도 활용 가능성을 확인했다. 법인은 대출 승인율을 높이면서 부도율을 안정적으로 유지했고, 개인사업자는 대출 승인율이 높아진 동시에 부도율은 낮아졌다.
박찬영 KAIST 교수는 "기업 간 거래관계를 AI로 분석해 개별 기업 정보만으로 찾기 어려운 신용위험을 포착했다는 데 의미가 있다"며 "향후 다양한 금융 위험 분석 분야로 활용할 수 있을 것"이라고 말했다.
옥형석 테크핀레이팅스 대표는 "기존 신용평가가 반영하기 어려웠던 거래 상대방의 휴·폐업과 부도 영향을 평가할 수 있게 됐다"며 "기존 모형과 결합했을 때 성능 향상을 실증한 만큼 시너지를 극대화할 수 있을 것"이라고 설명했다.
지용구 더존비즈온 공동대표는 "수십 년간 축적한 ERP 데이터와 AI 기술을 결합한 연구"라며 “건실한 중소기업에 자금을 공급하는 데 기여할 수 있기를 기대한다"고 말했다.
