신용정보의 활용방법과 현황

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가. 가계신용리스크 관리
□ 신용정보의 분석을 통하여 금융산업에서 가계신용리스크 관리(CSS분야)의 효율적인 모니터링 및 관리가 가능
○ CB사에서 CSS시스템을 개발하기 위한 컨설팅 및 정보 서비스와 관련된 업무를 전담
○ 이런 정보서비스의 구축에 따라 금융기관은 즉각적인 시장대응에 전문성을 발휘하여 전략적인 의사결정을 도모
○ CB사와 금융기관 상호간의 역할분담과 협업이 가계신용리스크를 관리하는데 있어 선순환 구조를 형성
□ CSS를 통한 리스크관리 체계는 신속한 여신공급을 가능하게 하여 국내 가계여신서비스의 신속성 및 효율성을 개선
○ 자동화된 심사 프로세스의 정착을 통하여 여신 심사속도가 기존에 비하여 단축
○ 특히 CSS 시스템의 발전을 통하여 우리나라의 경우 다른 선진국가에 비하여 주택담보대출과 신용대출의 심사속도 측면에서 세계적 수준을 보유
* 우리나라: 주택담보대출 2.3일, 신용대출 1.8일, 영국: 주택담보대출 14일, 신용대출 1일, 이탈리아: 주택담보대출 22.4일, 신용대출 2.0일, 독일: 주택담보대출 5일, 신용대출 1일
○ 주택담보대출과 신용대출 뿐만 아니라 CSS시스템은 최근 중소기업 및 소호(SOHO) 영역으로까지 확장되는 추세임.
* 국내 A은행에서는 SOHO 대출의 93.5%가 자동화된 CSS시스템을 통해 신속하게 집행
□ 국내 신용정보 체계의 안정적인 발전은 국내 가계금융시장의 안정화 및 발전에 큰 영향을 미침.
○ 특히, 시스템적 리스크(금융시스템에 문제가 발생하여 경제 전반에 위험을 초래)를 낮추는데 기여
* 거시경제측면에서 가계금융시장은 카드대란을 촉발시켰던 IT버블 붕괴 시보다 서브프라임 위기 시 더 큰 충격을 겪었음에도 불구 가계금융시스템은 안정적인 모습을 유지
○ 신용정보 체계의 발달로 인하여 가계의 건전성이 강화되어 외부충격이 가계금융에 전이되지 않은 점 또한 간과할 수 없음.
○ 이러한 성과는 정책당국의 적극적인 개입이 주효했기 때문으로 해석할 수 있음.
* 최근 정책당국은 가계부채 이슈와 관현하여 민간 CB와 협조를 통해 상시적인 시장 모니터링, 가계대출 규모 및 위험성 등에 대한 즉시적 관리를 하고 있음.​

나. 신용위험 관리
□ 신용정보 공유는 금융회사의 신용위험관리에 있어 다양한 편익을 누릴 수 있게 함.
○ 신용정보를 금융거래 심사 및 유지 전략 등에 활용할 경우, 금융기관의 신용위험 예측력 향상과 함께 역선택 문제를 완화
○ 위험 예측 및 역선택 문제의 완화는 적정한 가격 결정의 주요 요소로 금융회사에 다양한 편익을 제공
○ 특히, 단기연체, 채무불이행 등의 불량정보 공유는 금융활동에서의 불이익을 피하기 위한 금융소비자의 상환노력을 유발하여 연체율 및 불량률 하락에 기여
□ 신용정보 뿐만 아니라 대출정보의 공유를 통하여 부채상환 가능성을 향상시킬 수 있으며, 결과적으로는 금융시장의 건전화를 도모
○ 금융소비자가 다수의 금융회사로부터 과잉대출을 실행하려는 시도를 현저히 줄여 대출자 입장에서 대출 상환의 안전성을 조기 에 확보

다. 금융접근성 개선
□ 다양한 정보 수집 및 활용 확대를 통하여 금융소비자의 금융접근성이 향상된 것으로 평가
○ CSS심사시스템의 성능 발전을 통하여 대출시장에서 신용대출 확대 및 금융접근성 개선으로 이어짐.
○ 과거 대출정보만으로 심사를 했을 경우에 비하여 현재처럼 가용한 모든 정보를 통하여 대출 심사가 이루어 질 경우 불량 대출이 크게 감소하는 것으로 나타남
* NICE 신용정보의 자료에 따르면 대출정보만 사용하던 과거의 대출심사에 비하여 현재처럼 활용 가능한 모든 정보를 통하여 대출심사를 할 경우 등급별 누적불량률 차이가 26.4%p에 이르는 것으로 알려짐.
○ 이러한 신용심사 시스템의 개선으로 금융기관은 안정적으로 가계신용대출을 확대할 수 있었음.
○ 결과적으로 우리나라의 경우, 주요 선진국들에 비해서도 신용대출이 활성화되는 효과가 발생