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「신용평가모형(CRS, EWS) 재구축」경과 및 진행방향
2026년 2분기 경영전략회의
2026.07.10 (金)
NICE 평가정보
Contents
Ⅰ.프로젝트 개요
Ⅱ.프로젝트 진행경과
Ⅲ.프로젝트 진행방향
Ⅰ. 프로젝트 개요
핵심 메시지
Executive Summary
이번 재구축은 단순한 모형 교체가 아니라, 인수심사 판단의 정밀도와 잠재부실 조기 포착력을 함께 높이기 위한 신용평가 인프라 개선 프로젝트입니다.
01
CRS: 최신 리스크 구조 반영
CRS2019 이후 축적된 장기 데이터를 활용하여, 최근 기업 리스크 요인과 업종별 체감 위험 차이를 평가체계에 정교하게 반영합니다.
02
EWS: 정보 확장과 ML 기반 선행성 강화
고객 재무·신용공여·연체정보 중심의 기존 항목을 넘어 관계사, 기장, 결제원, 공공·행정, 인증 등 적시성 높은 대안정보를 반영합니다.
목표: “많아진 정보”를 단순 축적하는 것이 아니라, 더 빠르고 정확한 인수심사·리스크 관리 의사결정으로 연결
Ⅰ. 프로젝트 개요
1. 최근 금융권 동향
1. 최근 금융권 동향
시장 리스크의 구조적 양극화와 금융권 디지털화 도입 경쟁이 심화되는 가운데, 당사는 인수심사 의사결정 체계의 질적 변화 대응이 필요한 상황입니다.
시장환경
성장기업금융 역할 확대정책금융 및 금융권 전반의 기업 중심 자금공급 기능 확대
리스크취약부문 부실위험 지속중소기업·취약업종 중심의 잠재 리스크 누적
신기술AI 기반 금융환경 변화 가속고객접점·업무방식·심사프로세스의 빠른 변화
금융권 동향
공급선별적 자금공급 체계 강화우량·중견·신산업 자금공급 확대와 부실위험 선별 기능 강화
관리징후 기반 관리체계 확산연체 이후 관리보다 위험 누적 단계의 조기 구분 기능 강화
투자조직개편 및 자본투자 확대업무 디지털화와 AX 내재화를 위한 투자 상시화
시사점
현행 CRS 신용평가 체계를 데이터 중심으로 강화해야 함최근 기업 리스크 요인 + 인수심사 정보기반 + 모형 경쟁력 제고
불확실성 대비, EWS의 선제적 부실포착 능력을 제고해야 함과거 사고기업 사례 참조 + 장기예측 관점 모델링 도입
당사 특성에 맞는 실효적 AX 도입이 필요함ML모형, 자동재학습, 모델 Life-cycle 관리 합리화
Ⅰ. 프로젝트 개요
2. 프로젝트 추진과제
2. 프로젝트 추진과제
CRS2019 이후 데이터 축적과 산출방법론 고도화에 따라, 기업신용평가·조기경보·한도모형 전반을 정확한 인수심사 의사결정 → 수익성 제고 → 안정적 성장기반 구축 관점에서 개선합니다.
CRS
기업신용평가
모형 개선
- 최신 리스크 요인 반영을 통한 모형성능 개선
- CRS등급 업무 전반 활용도를 감안한 등급 안정성 확보
- 업종 간 체감 리스크 편차를 합리적으로 반영
EWS
조기경보모형
개선
- 신정원 비금융정보·대안정보 서비스 확대에 맞춘 신규요인 개발
- 모델링 방법론 개선으로 선제적 부실포착 능력 개선
- AI/ML 방법론 도입을 통한 모형성능 및 관리방식 고도화
한도모형
고도화
- 데이터 축적과 산출방법론 고도화에 따른 CRS평가액 산출 정교화
- 대금성 상품 리스크 관리를 위한 신용한도 모형 신규 개발
Ⅰ. 프로젝트 개요
3. 프로젝트 추진일정
3. 프로젝트 추진일정
프로젝트는 ’26.3.3 ~ ’27.2.28 총 12개월 일정으로 추진 중이며, ’27.2.1 업무시행 예정입니다. 내부 TF와 외부 수행사가 공동수행 방식으로 진행합니다.
’26.7.10 현재
CRS
기업신용평가
모형 개선
EWS
조기경보모형
개선
한도모형
고도화
현황분석·방향수립
데이터 수집·하부모형 개발
모형결합·등급계량화
문서화·테스트
현황분석·방향수립
데이터 수집·ML모델링·설명모형
ML재학습
문서화·테스트
현황분석·방향수립
CRS평가액 고도화·한도개발
문서화·테스트
M1~M2M3~M6M6~M8M9~M11M12
Contents
1. CRS 기업신용평가시스템 개선
2. EWS 조기경보시스템 개선
3. 한도모형 고도화
Ⅱ. 프로젝트 진행경과
1. CRS 기업신용평가시스템 개선
1. CRS 분석대상 점검 당사 유효고객을 대상으로 장기 데이터 확보
기업신용평가모형은 설명력·투명성·안정성을 위해 장기 표본으로 개발합니다. 당사 유효보증고객의 부도율은 은행권 대비 전반적으로 안정적이나, 최근 소기업發 리스크 영향도는 단기 대비 낮은 수준입니다.
※ 24.12월 당사부도율: 24년말 당사 유효보증고객 대상, 이후 1년간 외부부도 및 내부부도 발생 고객의 비율 / 은행권연체율: 24년말 은행권 기업대출 중 연체채권 비율
Ⅱ. 프로젝트 진행경과
1. CRS 기업신용평가시스템 개선
2. CRS 하부모형 개발 당사 유효고객의 특성을 감안한 재무모형 개발
당사 비외감 이하 고객은 국내 전체 대비 성장성과 수익성이 양호하고 차입금 규모는 상대적으로 낮습니다. 다만 차입금의 질은 변동성이 높아, 당사 차주 특성을 반영한 평가지표와 재무모형 개발이 필요합니다.
총자산증가율
차입금의존도
총자산순이익률
성장성: 국내 대비 우위수익성: 우량 고객군 유지부채의 질: 변동성 관리 필요
※ NICE + KODATA 결산재무제표 활용, 결산재무제표 기준, 재무비율별 중앙값
Ⅱ. 프로젝트 진행경과
2. EWS 조기경보시스템 개선
3. EWS 신규항목 개발 다양한 대안정보 활용으로 평가항목 다각화
당사 조기경보 항목은 고객재무·신용공여·연체정보 위주로 구성되어 왔습니다. 금번 개선은 관계사·세무회계·결제원·공공행정 정보까지 확장해 정보의 범위와 적시성을 함께 높이는 방향입니다.
[ 현행 모형 활용 정보 ]
고객 정보재무제표내부거래정보연체정보신용공여정보국민연금정보휴폐업정보기타 정보 등
정보활용
확대
[ 향후 모형 활용 정보(案) ]
1관계사·매출처·매입처관계 기업의 불량정보를 통한 신용도 변화 파악
2세무·회계 기장정보매출·매입 정보를 통한 월별 최신 재무정보 파악
3금융결제원정보대량 결제데이터 기반 업체 자금흐름 파악
공시정보수시공시와 주가정보 기반 외부환경 변화 파악
인증정보기술·경영인증 등 Positive 정보 활용
4주가 대안정보나라장터·행정처분·등기부 등 대안정보 활용
Ⅱ. 프로젝트 진행경과
2. EWS 조기경보시스템 개선
4. EWS ML모형 모델링 조기경보 선제적 부실포착 능력 개선
당사 모형은 변별력 중심의 짧은 예측구간에서, 금번에는 Lead-time을 6~9개월 수준으로 확장하고 시점별 분석을 통해 선행성을 높이는 방향으로 개발 중입니다.
※ 부도 Coverage: 전체 부도고객 중 리스크모형에 의해 사전에 포착된 고객의 비중 / 개발 Target은 최근 5년 당사 일반기업 대상 조기경보 등급에 의한 부도 Coverage 기준
Ⅲ. 프로젝트 진행방향
향후 추진방향
프로젝트 진행방향
향후 과제는 모형성능 자체보다, 산출결과가 인수심사·한도·사후관리 업무에서 일관되게 활용될 수 있도록 운영체계를 정착시키는 데 있습니다.
① 데이터 품질·적시성 관리
신규 대안정보의 입수주기, 결측·오류, 업무 적용 가능성을 점검하여 조기경보 품질을 안정화합니다.
② 업무 적용 기준 구체화
CRS 등급, EWS 경보, 한도모형 결과가 인수심사와 리스크관리 의사결정으로 이어지는 기준을 정비합니다.
③ 모델 Life-cycle 내재화
개발 이후 성능점검, 재학습, 기준 변경, 운영 모니터링까지 이어지는 관리체계를 구축합니다.
최종 지향점: 신용평가·조기경보·한도산출을 분리된 도구가 아니라, 동일한 위험 인식 체계 위에서 작동하는 의사결정 인프라로 통합