캠코, 취약채무자 상환 가능성 예측 연구…국제 학술지 게재

복수 머신러싱 재학습하는 '스태킹 알고리즘' 활용…정확도 88%

[사진=한국자산관리공사(캠코)]

캠코(한국자산관리공사)가 단독으로 수행한 연구가 사회과학인용색인(SSCI)에 등재된 국제 학술지에 소개됐다.

캠코는 ‘스태킹 알고리즘’을 활용해 국내 취약채무자 상환 가능성을 예측한 연구논문이 SSCI 등재 국제 학술지 ‘컴퓨테이셔널 이코노믹스’에 게재됐다고 17일 밝혔다. 1988년 발간을 시작한 컴퓨테이셔널 이코노믹스는 컴퓨터공학을 활용한 경제문제 해결 등을 주제로 발행하는 학술지다.

이번 연구는 스태킹 알고리즘으로 취약채무자의 최종 상환 가능성을 효과적으로 예측해 채무자 특성에 기반한 효율적 부실채권 관리에 대한 시사점을 제시했다. 스태킹 알고리즘은 복수의 머신러닝에서 추정한 결과를 재학습해 최종결과를 도출하는 방법론이다.

논문에서는 채권·채무자 특성과 상환 가능성 사이의 관계성을 규명하고, 스태킹 알고리즘 모형을 통해 부실채권의 최종회수 결과를 87.7%의 정확도로 예측했다. 이번 연구 결과를 활용하면 앞으로 회수 가능성이 높은 채권·채무자 유형을 미리 파악해 채권관리 역량을 제고할 수 있을 전망이다. 맞춤형 채무조정 프로그램 제공, 회수가능 채권 선별 등이 가능해지기 때문이다.

권남주 캠코 사장은 “금융권 전반에서 부실채권 비율이 상승하고 있어 선제적인 리스크관리가 강조되고 있다”며 “앞으로도 금융시장 상황을 주시하며 취약계층의 신속한 재기 지원 방안을 계속 강구하겠다”고 말했다.