◆본 기사는 디지털데일리가 2016년 3월말 발행한 ‘금융IT 혁신(革新)과 도전(挑戰)’ (상반기호)에 게재된 내용중 일부를 발췌 요약한 것입니다. 보다 자세한 내용은 e북 또는 인쇄판으로 보실 수 있습니다.

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[기고] SAS코리아 리스크(Risk)본부 김은철 상무

- 스트레스 테스트는 리스크관리, 비즈니스 경쟁력 강화에 중요한 기회
- 모델개발, 충당금산출, 보고 등 일련의 과정을 단일환경 기반으로 제공

2018년 시행 예정인 IFRS9 개정안은 금융상품의 손상을 적시적으로 인식하도록 개선한 것으로, 금융상품의 미래 예상손실을 반영하도록 한 것이 핵심이다. 현 회계제도는 금융상품 손실을 반영 시 발생기준으로 인식하지만, IFRS9이 도입되면 손실 징후가 포착되면 이를 반영해 회계적으로 인식해야 한다.

손실인식과 관련해 주요 변경사항은 인식대상의 확대다. 기존의 대여금, 매출채권뿐만 아니라 채무증권, 대출 약정, 금융보증 등에 대해 확대 적용토록 하고있다. 또한 현재 적용중인 IAS39상의 발생손실뿐만 아니라 추정한 미래 예상손실(12개월 또는 전체기간)도 대손충당금에 반영토록 함에 따라 손실을 인식하는 시점이 빨라지고, 그 범위와 규모도 증가할 전망이다.

특히 신용위험의 변화에 따라 손상금액을 달리 인식해 충당금에 반영하도록 하고 있다. 금융자산을 최초로 인식한 후에 신용위험이 유의적으로 증가했는지 여부를 판단하도록 한다. 신용위험이 유의적으로 증가하지 않은 경우나 신용위험이 낮은 경우에는 12개월에 대한 예상손실을 충당금으로, 만약 신용위험이 유의적으로 증가한 경우에는 대상 자산의 전체 기간(life time) 동안의 예상손실을 인식하도록 하고 있다.

때문에 국내 금융권에서는 재무건전성을 진단하는 ‘스트레스 테스트’를 정기적으로 진행하여 미래 손실을 최소화하기 위한 방법을 모색해야 한다.

또한 충당금 산출기준이 발생손실모형에서 ‘예상손실모형’으로 변경되고, 금융상품 분류체계도 바뀌면서 회계전산시스템도 재편해야 하는 숙제를 안게 됐다.

최근 딜로이트(Deloitte)가 발표한 조사결과에 따르면 응답자의 60%가 IFRS9 도입에 따른 자본비율에 미치는 영향을 명확히 파악하고 있지 않은 것으로 나타났다.

IFRS9 도입에 대응한 새로운 시스템의 요구사항

그렇다면 새로운 회계기준을 어떻게 준비해야 할까? 스트레스 테스트와 IFRS9 예상신용손실(ECL, Expected Credit Loss)을 통합해 볼 수 있어야 한다. 먼저, 스트레스 테스트를 바라보는 관점부터 바뀌어야 한다. 국내 많은 금융회사들은 아직도 스트레스 테스트를 감독기관에 제출하는 단순 보고서로 여기고 있는 듯하다.

하지만 스트레스 테스트는 자사의 리스크를 관리하고, 비즈니스와 경쟁력 강화를 위한 전략으로 활용할 수 있는 중요한 기회다. 글로벌 선진 금융회사들은 이 같은 변화를 반영해 중앙집중식 스트레스 테스트 체계를 마련하고 이를 통합 플랫폼을 통해 보다 신속하게 포트폴리오 데이터와 내•외부 스트레스 테스트 요소를 집계하고, 표준화된 다양한 스트레스 시나리오를 작성하고 있다.

테스트를 보다 의미있게 활용하기 위해서는 테스트 체계의 모델관리 프로세스 전반에 걸친 거버넌스와 통제구조의 취약성을 극복해야 한다. 스트레스 테스트 수행의 적시성과 위기상황 영향력 평가에 필요한 적정 스트레스 시나리오 결정하고, 결과에 대한 논리적이며 체계적인 관리, 감독, 감사도 필요하다. 아울러 IFRS9의 ECL산출을 위해서는 주요 신용리스크 변수(parameters)를 기반으로 12개월 및 전체 기간의 ECL을 계산하고, 충당금을 산출하는 프로세스가 필요하다.

이와 관련 SAS는 모듈형 컴포넌트 기반의 에코시스템인 ‘SAS 스트레스 테스트’ 솔루션을 제안한다. SAS솔루션은 IFRS9 및 스트레스 테스트를 위한 단일 플랫폼으로서 완전한 관리와 감사가 이뤄지는 단일 환경에서 모델 개발, 충당금 산출, 보고 등의 전반의 프로세스를 포괄하는 엔드 투 엔드(end-to-end) 솔루션이다.

SAS 솔루션은 수집된 데이터의 검증, 모델 개발•구현, 통합•보고 등 스트레스 테스트 및 ECL과 관련한 기술 요소와 활동을 통합하여 관리한다. 모듈형 컴포턴트 기반의 에코시스템 ‘SAS 스트레스 테스트’의 각 컴포넌트 솔루션을 좀더 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.

먼저 ‘SAS 리스크 데이타 수집& 리포팅(Risk Data Aggregation & Reporting)’은 수집된 데이터를 검증하고 집계하는 솔루션이다. SAP, 오라클, 테라데이터 등 다양한 시스템과 통합해 데이터를 수집하고, 타당성을 검증한다.

또 ‘SAS 리스크 모델 워크벤치(Risk Model Workbench)’는 모델개발에 활용되는 솔루션이다. 맞춤형 방식에 따라 12개월 및 전체 기간에 예상되는 PD, LGD, CCF, EAD 등 신용 리스크 변수를 추정하고, 거시경제를 모델링하는 등 유연한 예측이 기능하다. 모델개발외에도 데이터 조회•관리, 모델 인벤토리•문서화, 모델 검토•확인, 모델 승인 등을 한다.

이와함께 ‘SAS 모델 임플리멘테이션 플랫폼(Model Implementation Platform)’은 모델 수행을 위한 솔루션이다. 신용 리스크 변수를 기반으로 한 12개월 및 전체 기간 ECL의 계산, 현금 흐름 산출, 조기상환 및 이자율과 같은 현금흐름에 영향을 미치는 다양한 변수를 포함한 EIR 및 분할상환 비용 계산, 공정가치 산출, 동적 Stage 할당 등 다양한 옵션을 제공한다. 그 결과를 현행 방법(IAS39)과 비교할 수 있는 기능을 제공하고 이 결과를 분석•보고할 수 있다.

‘SAS 스트레스 테스칭 워크벤치(Stress Testing Workbench)’는 스트레스 테스트 충당금 산출을 위한 자동화 프로세스이다. 산출된 값에 대한 수정, 시나리오 변수 조정 후 재 수행, 결과 리뷰 및 최종 승인, 사후관리 등과 사전에 정의된 관리 보고, Ad-hoc 보고, 규제 보고 등을 제공한다.

‘SAS 모델 리스크 매니지먼트(Model Risk Management)’는 중앙 집중식 모델 인벤토리와 모델 평가 기능을 지원해 모델 리스크를 최소화하고 비즈니스 가치를 극대화하는 솔루션이다. 이로써 경영진과 규제기관이 항시 모델 상태에 대한 최신 정보를 확보하고, 유익한 인사이트를 통해 전략적 경영의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다.

SAS솔루션은 각각의 컴포넌트가 통합된 웹 기반의 솔루션으로, 스트레스 테스트를 위한 빅데이터와 모델을 체계적으로 관리하고, 시나리오 생성, 집계, 리포팅 등 스트레스 테스트와 관련한 기술 요소 및 활동을 통합하여 관리한다. 주요 특징은 다음과 같다.

1. 손쉽게 다양한 분석 모델 구현: SAS Model Implementation Platform으로 사용자는 모든 분석모델 유형과 쉽게 상호작용할 수 있다. R이나 파이썬(Python) 등을 활용한 외부 모델도 기존 시스템과 손쉽게 인터페이스한다. 시나리오 Import & Export, 반복적인 시뮬레이션 수행, Ad-hoc 시나리오 실행및 탐색, 포트폴리오 필터링및 사용자 시나리오 테스트 등도 진행할 수 있다.

2. 폭넓은 분석과 탐색 지원: SAS 스트레스 테스트 솔루션은 Risk Scenario Manager로 시나리오 정의, 실행 및 편집과 계좌 수준의 산출, 결과 검토 등 광범위한 분석 및 탐색을 지원한다. 데이터 양과 계산 빈도가 증가함에 따라 고성능의 강력한 리스크엔진이 요구된다.

3. 모델 실행: Risk Explorer를 통해 모델 라이브러리를 기반으로 SAS 모델수행 코드를 생성한다. 또한 다양하게 조합된 방법론과 타깃분석을 적용할 수 있다.

4. 규칙 관리: Rule Manager를 통해 룰 기반의 프로세스 정의 그리고 사용자 정의 로직 등에 대해 그래픽 인터페이스를 제공한다.

5. 생성 프로세스: SAS Stress Testing Workbench로 태스크와 사람간의 상호작용 조정, 결과 승인 및 조정하는 워크플로우(work flow)다. 결과 검토를 위해 워크시트를 활용하고, 조정에 대한 감사 보고서를 생성하고, GL 및 결과 보고 등을 할 수 있다.

6. 관리 보고서: Report Designer 및 Report Viewer를 통해 영향 분석, 포트폴리오의 비교, 이상치에 대한 강조 기능, 영향을 미치는 주요 변수결정 등을 시각적으로 확인할 수 있다.

7. 외부 공시: SAS Stress Testing Workbench를 통해 매핑 테이블을 기반으로 데이터 흐름을 한눈에 확인하고, Excel, XBRL, XML, CSV File 등 다양한 포맷으로 보고서를 작성할 수 있다. 또한 규제 기관의 인프라와 통합할 수 있어 업무 편의를 지원한다.

글로벌 은행의 SAS 스트레스 테스트 솔루션 적용 사례

SAS 솔루션은 이미 글로벌 은행 적용사례를 확보하고 있다. SAS의 PC기반 신용모델링 툴을 사용하던 이 은행은 IFRS9기준을 충족하기위해 SAS솔루션을 도입했다. SAS Model Implementation Platform과 SAS Stress Testing Workbench를 기반으로 은행의 모든 포트폴리오에 대한 데이터를 통합하고, 모델개발을 위한 300개의 모델 환경을 구현했다. 이로써 IFRS와 스트레스 모델을 거의 실시간으로 구현, 모니터링, 운영할 수 있게 됐다.

이 솔루션을 통해 해당 은행은 현금흐름 생성, 현금흐름에 기반한 유효한 이자율 및 현금 흐름에 기반한 공정가치(NPV)계산 또는 사용자정의 공식을 기반으로 한 손상에 따른 충당금 산출, 이자 산출, 장부 기입, 맞춤형 표준 보고서 생성, SAS 및 제3자 모델로부터의 상세 결과 저장을 위한 결과 리포지토리, 인-메모리 보고 및 시각화 분석환경을 제공한다. 이 같은 환경으로 모델 관리와 산출이 용이해졌고, 고성능 시뮬레이션과 분석이 가능해졌다.

SAS는 시장 분석 전문기관인 차티스 리서치(Chartis Research)가 매년 발표하는 ‘100대 리스크 관리 기술 기업’ 톱(Top) 3에 7년 연속 선정될 만큼 리스크관리 분야에서 전문성을 인정받았다. 특히 기업 스트레스 테스트 시스템과 리스크 데이터 집계•보고, 모델 리스크관리 시스템, 신용 리스크 분석 솔루션, 솔벤시2(Solvency II) 솔루션 등 리스크 관리 솔루션에서 1위를 차지했다. 이를 기반으로 전세계 50개국 1,400개 이상의 기업에서 SAS 리스크 솔루션을 사용 중이다.

국내 금융 회사들도 리스크 데이터를 기반으로 대용량 시뮬레이션과 임시 스트레스 테스트를 수행하고, 수많은 자산 데이터와 리스크, 시장 요소를 이용해 비용 및 유동성 변경이 미칠 영향을 분석할 수 있도록 자동화된 시스템 체계를 마련해야 할 것이다, <끝>