이 모형은 대출이 연체될 경우 고객의 금융거래 이력과 상환능력, 대출상품의 특성 등을 종합적으로 분석 후 향후 정상화 가능성을 예측하는 시스템이다. 연체여신의 회수 난이도에 따라 1~10등급으로 여신을 분류하고, 추후 여신관리 과정에서 소요될 예상비용을 추정해 회수가 예상되는 금액을 자동으로 산출해준다. 개인대출과 기업대출은 물론 특수채권까지 회수가능성을 예측함으로써 은행 건전성 관리 전반에 활용이 가능할 것으로 예상된다.
국민은행은 방대한 내부 여신거래정보와 연체고객의 특성을 분석해 2년여간의 준비과정을 거쳐 개발했다.
또 연체 정상화 예측모형을 활용해 고객별 맞춤 관리가 가능해짐에 따라 무분별한 연체독촉 활동이 획기적으로 줄어들 것으로 기대된다는 게 은행측의 설명이다. 연체발생 여신의 약 70%가 5일 이내 정상화 되는 우량채권이고 30일 이상으로 전이되는 악성채권은 3% 수준이기에 연체발생시점에 우량과 악성 채권을 분류해 차별화된 관리를 추진한다는 것이다.
예를 들어 고객의 사정에 의해 잠시 연체가 발생된 고객은 독촉을 최소화하면서 자진 상환을 유도하고, 향후 정상화 가능성이 높은 고객에게는 경매나 소송 등의 법적인 추심활동을 일정기간 유예하여 연체에 따른 부담감을 줄일 예정이다.
이용덕 KB국민은행 부행장은 “지금까지 연체관리는 고객의 재활보다는 은행의 건전성에 중점을 두고 일률적으로 수행된 부분도 있었다”며 “이번 모형을 통해 고객의 연체에 대한 부담과 걱정을 덜어줄 수 있는 여신관리의 모범을 보이고, 고객과 더욱 소통하는 은행으로 거듭 나겠다”고 말했다.
