EW 서비스는 거래처 등 기업의 신용위험 변화를 실시간으로 파악하여 부실 가능성을 감지하면, 곧바로 메일과 문자메시지 등으로 이를 알리는 모니터링 서비스다. 거래처 신용 리스크 관리, 기업 모니터링 등을 목적으로 대기업과 금융기관, 공공기관 등 다양한 곳에서 이를 활용하고 있다.
한국평가데이터에 따르면 이번 서비스 업그레이드는 기존의 EW 모형에 AI 분석 탐지 필터링 항목을 도입한 것이 핵심이다. 새롭게 적용된 필터링 항목은 △기업관계망 분석 △거래관계 분석 △차입금 분석 등 3가지 리스크 정보로, 각 항목의 위험 요인 발생 시 사전 알림 서비스를 제공한다.
세부 내용을 살펴보면 우선 기업관계망 분석 항목은 기업과 특수 관계에 있는 관계 기업의 국세 체납, 단기연체, 장기연체 등 신용위험의 발생 여부를 탐지하고 본 기업으로의 전이 가능성을 예측한다. 실제로 관계사의 신용 위험이 발생한 A 기업의 경우 부도 발생 약 7개월전 관계사에서 발생한 신용위험을 식별하여 AI 필터링 결과 조기경보 등급이 ‘관심’에서 ‘주의’로 격상되었고, 이후 최종 부도를 맞은 사례가 있었다. 해당 등급은 정상-유보-관심-주의-경보-위험 순으로 분류된다.
거래관계 분석은 기업의 부가세 신고 정보를 기반으로 거래액의 변동패턴 분석을 통해 기업의 신용위험 변화를 식별하며, 차입금 분석은 기업의 신용공여정보를 활용하여 차입금 패턴 분석을 통해 위험을 파악하는 항목이다. 이를 종합하여 AI 기반의 신용위험 탐지를 위한 시그널이 제공된다.
AI EW의 또 다른 특징은 설명이 가능한 머신러닝(ML) 알고리즘을 적용하고, 대형언어모델(LLM)을 활용했다는 점이다. 이에 따라 항목별 위험 요인과 이에 기반한 조기경보 등급의 산출 사유에 대해 상세한 설명을 제공할 수 있게 되었다.
자세한 내용은 한국평가데이터의 기업정보 종합 플랫폼 크레탑(CRETOP)의 ‘조기경보’ 메뉴에서 확인할 수 있다.
한국평가데이터 관계자는 “다양한 빅데이터와 AI의 결합으로 EW모형의 예측력이 한층 강화된 만큼 기업에 대한 보다 정교하고 선제적인 위험 관리가 가능할 것”이라며, “앞으로도 한국평가데이터는 꾸준한 시스템 개선을 통해 서비스 변별력을 높이고 고객 편의성을 제고할 것”이라고 말했다.
