글로벌 리스크 2020 – 글로벌 은행, 지금 바로 환골탈태하라

개요

셀프 디스럽트(Self-Disrupt)는 저항에 부딪힐 때 가장 큰 타격을 입힌다. 은행들은 2007-2009년도의 금융위기의 여파로 인한 수요급증 이슈에 훌륭하게 대처하긴 했으나 대부분의 은행들은 체계적인 지속적 변화에 항복하고 적응하기 보다는 기존의 비즈니스 및 운영 모델의 범위 안에서 계속해서 저항해왔다.

올해의 보고서로 명확히 알 수 있듯이, 그러한 접근방식은 효과가 없었다. 경제적 수익성은 세계적으로 하락세를 보이고 있어 거의 모든 시장의 수익성이 감소하고 있다. 수입 증가율은 저조하며, 지속적인 비용 억제 노력에도 불구하고 여전히 대부분의 은행들은 미래를 보장하기 위해 필요한 성과 개선을 지속할 수 없는 상황이다. 현 코로나 19 사태는 세계 금융 시스템이 2007-2009년 이후 처한 가장 가혹한 시험대이자 장기적 영향을 알 수 없는 위기이기 때문에 도전과제들은 훨씬 더 어려워질 수 있다.

심각한 공중보건 문제의 영향 외에도 코로나 확산의 속도와 심각함은 여러 주 동안, 어떤 경우에는 여러 달 동안 전 세계 기업들을 뒤흔들고 있다. 부문별로 볼 때 우리는 광범위한 여러 종류의 영향들이 나타날 것으로 예상한다. 은행들은 저금리와 고객 활동 및 투자의 위축으로 인해 마진 및 볼륨의 압박을 겪게 될 가능성이 높다. 고객들의 유동성 압박이 증가함에 따라 특히 신용 리스크가 위협 요소가 되고 있다. 거래 상대방 간의 신용 건전성 악화로 인해 등급 악화, 채무불이행 증가, 수익성 및 규제 자본에 대한 압박 증가가 초래될 수도 있다. 은행들은 기업의 유동성 부족을 지원하는 데 있어 핵심적인 역할을 한다. 중앙은행의 대대적인 개입 덕분에 은행들의 단기 펀딩 시장의 변동성은 잦아들기 시작하고 있다. 그러나, 장기적으로 은행들은 더 높은 펀딩 스프레드에 직면할 수도 있으며 펀딩 전략을 조정할 필요가 생길 수도 있다.

대부분의 애널리스트들은 어떤 형태로든 경기침체를 예상하고 있으나 그 심각도는 불확실하다. 분명한 것은 이 사태가 장기화될수록 경제적 리스크도 커진다는 것이다. 초반 몇 주간의 “불 끄기”와 장기적인 뉴노멀 사이에 우리는 적어도 삼 개월에서 육 개월 정도 지속될 하이브리드 단계를 경험하게 될 것이며, 이 기간은 훨씬 더 길어질 가능성도 있다. 다음은 이러한 과도기를 효과적으로 관리하기 위해 은행들이 지금 해야 할 일들이다.

필수적인 활동의 강화

효과적인 위기 대응을 위해 은행들은 다음 사항들을 실행해야 할 것이다:

• 강력한 유동성 및 펀딩 메커니즘 유지. 이 단계는 분명 은행과 더 넓은 범위의 경제에 있어서 필수적인 조치이다. 이러한 조치와 함께 정부와 중앙은행의 지원책이 많은 도움이 될 것이나, 은행들은 이러한 조치가 이번 위기의 영향을 받은 부서와 고객들에게 효과적으로 전달되도록 할 필요가 있다.
• 신용 리스크 관리 강화. 모든 산업이 코로나 19 사태의 영향을 받을 것이나 그 영향은 부문별, 고객별로 다르게 나타날 것이다. 특히 코로나 19와 관련된 리스크 요인들은 현재 신용등급 시스템에 포착되지 않고 있다. 따라서, 은행들은 이들이 각자의 포지션을 파악하고 신속하게 이슈들을 완화할 수 있도록 할 필요가 있다.
• 준법감시 우선순위 업데이트. 준법감시팀은 은행의 리스크 및 책무(commitments)를 토대로 프로젝트들을 평가하고 적절한 준법감시에 필요한 조치를 결정해야 한다. 준법감시 담당자들은 반드시 운영 모델의 회복탄력성과 적응력을 평가하고 코로나 19가 각기 다른 프로세스들의 실행에 어떠한 영향을 미칠 수 있는지 파악해야 한다. 예를 들면, 유럽은행감독청 등의 규제당국은 은행들이 어떻게 원격근무 전환과 거래액 손실 보충에 대한 잠재적 압박이 은행의 자금세탁방지(AML) 및 시장행위(market conduct) 관행을 시험할 수 있는지에 대해 세심한 주의를 기울여야 한다고 강조했다.

다운스트림 영향에 대한 예상

우리는 지금 공급, 수요, 유가 측면의 충격을 동시에 목격하고 있으며 사상최초로 전세계 모든 지역들이 그 영향을 받고 있다. 산업 전반에 걸쳐 그 영향은 다를 것이다. 이러한 영향을 가늠하기 위해 은행들은 산업 부문별로 차별화된 세부적 시나리오 수립계획에 투자해야 할 것이다.

또한, 은행들은 반드시 기업연속성 계획도 점검해야 한다 – 단기 영향뿐만 아니라 향후12개월에서 18개월에 이르는 더 광범위한 영향도 살펴보아야 한다. 그러한 계획수립은 반드시 운영 모델에까지 확대되어 은행들이 사이버보안, 자금세탁방지, 지급 및 유동성, 신용 등의 프로세스에 대한 충분한 컨트롤을 가지도록 해야 한다.

디지털화의 가속화

어쩌면, 전세계적으로 은행들이 직면하고 있는 가장 치명적인 리스크 중 하나는 외부 변동성이라기보다는 제도적 관행 및 규범의 근본적인 혁신에 대한 망설임이다. 은행들이 단행한 전술적 개선 노력만으로는 필요한 혁신이 이루어지지 않았다. 작년에 우리는 디지털화는 은행 부문 회복탄력성의 관건이라고 쓴 바 있다. 올해에는 코로나로 인한 유례없는 도전과제들로 인해 디지털화가 더욱 시급한 과제가 되었다.

리스크, 자금, 준법감시 부서들은 은행이 현 사태에 대응하고 은행의 장기적 성공을 위한 토대를 마련하는 데 도움을 줄 수 있다. 이들은 AI, 머신러닝, 기타 첨단 기술 및 관행을 활용함으로써 은행 운영방식을 개선하고, 실시간의 예측적 통찰력을 제공하며, 더 빠르고 더 효율적으로 실행할 수 있다. 그러나, 성공을 위해서는 셀프 디스럽트(Self-Disrupt)를 위협이 아니라 생명선으로 생각하려는 태도가 필요하다.

우리의 이론은 간단하다. 비즈니스에 미치는 리스크를 감소시키고, 통합된 대차대조표 관리를 가능케 하며, 준법감시를 현대화하는 데 관심이 있는 은행들은 반드시 명확한 디지털 전략을 개발하고, 핵심 프로세스들을 재설계하며, 적절한 디지털 인에이블러들을 확립해야 한다는 것이다. 본 보고서는 디지털화를 향한 길을 제시하며, 혁신이 어떠한 모습인지와 혁신으로 달성될 수 있는 결과에 대한 구체적인 사례들을 소개한다.

5년 간의 수익성 하락

코로나 19 이전에도 은행 수익성은 하락세였다. 2014년 이후, 리스크 및 자본 비용에 대해 조정되는 총경제이익은 절반 이상 감소하여 15bps에서 2018년 불과 6bps로 감소했다(보기 1 참조.)

북미지역 은행들만이 지속가능한 회복세를 구축해가고 있었다. 2017년부터 2018년까지 유럽 은행들의 EP는 어느 정도의 기초를 쌓긴 했으나, 전반적인 실적은 마이너스 쪽에서 벗어나지 못했다. 한편, 아시아태평양, 남미, 중동, 아프리카 지역의 많은 은행들은 지난 십 년의 중반에 누렸던 급성장세의 붕괴를 경험했다.

수익률 감소에 코로나 사태의 장기적 영향을 둘러싼 깊은 불확실성이 더해져 은행의 취약성은 더 악화되었다. 다른 부문들은 지난 십 년간 우수한 성과를 거두었으나, 대부분의 은행들은 혁신에 어려움을 겪어왔다. 리스크, 자본, 준법감시 비용의 누적된 영향을 해결할 정도로 비즈니스 및 운영 모델을 적응시킬 수 있는 은행은 거의 없었다.

이는 글로벌 은행업의 건전성과 성과에 대한 BCG의 열 번째 연례 연구의 결과 중 일부이다. 연구는 글로벌 은행업 시장의 80% 이상을 아우르는 350개 이상의 소매, 시중, 투자 은행들의 2014년부터 2018년까지의 EP를 평가했다. EP는 수입(income)에 대해 리파이낸싱, 운영, 리스크 비용에 가중치를 적용하기 때문에 은행의 재무 건전도에 대한 포괄적인 측정결과를 제공하며, 은행 성과에 대해 규제, 기술, 경쟁 측면의 압박이 미치는 영향에 대한 유용한 척도가 된다. 1

지역별 수익률이 보여주는 공통의 도전과제

은행업은 여전히 여러 개의 속도로 움직이는 세계일지 모르나 글로벌 엔진은 느려지고 있다. 지역적으로 보면, 소수의 밝은 지점들이 보이지만 몇몇 우려스러운 지역들도 있다. (보기 2 참조)

긍정적인 측면을 보자면, 유럽의 은행들은 2018년에 약간의 숨을 고를 여유가 생겼었다. 트레이딩 수입의 다소간의 개선과 함께 충당금 요건 및 평균 자본 비용의 감소로 인해 EP는 전년도 대비 8bps 상승하여 -14를 기록했다. 그러나, 이러한 성과는 리파이낸싱 비용의 상승을 극복하기에는 충분하지 않았다. 그 결과, 순이자 및 배당금 수입은 2017년부터 2018년 사이에 4bps 감소했다.2 영업비용도 급증했다. 이러한 요인들로 인해 평균 EP가 감소하여 유럽 은행 대부분의 전체 실적은 지속적으로 저조했다.

높은 부실채권(NPL) 비중은 계속해서 문제가 되고 있다. 미국 내 은행들은 NPL 비중을 2009년 평균 5.0%에서 2018년에는 불과 0.9%로 낮춘 반면, 유로 지역의 2018년 NPL 비중은 세 배 이상이었다(2.9%)

비일관적인 규제 기준도 또 하나의 문제이다. 관할 지역마다 다른 규칙과 보고 요건으로인해 유럽 은행들은 비용뿐만 아니라 추가적인 준법감시의 복잡성에 묶여 있다. 유럽 은행 협회와 자본시장 협회를 설치한다면 역내 기관들을 위한 보다 공정한 경쟁의 장을 제공하는 데 도움이 될 것이다.

이와는 대조적으로, 2018년 북미지역의 EP는 5년 최고 기록인 35bps였다. 전년대비 10 포인트 상승은 북미지역 은행 전반에 걸친 대손충당금 및 영업비용 감소뿐만 아니라 자본비용 감소에 따른 것이었다. 그러나, 리파이낸싱 비용(refinancing charges)으로 인해 이러한 성장세는 어느 정도 꺾였다. 총수입과 배당금 증가에도 불가하고 순이자 및 배당금 수입은 2017년 210bps에서 2018년 198bps로 감소했다. 보수, 수수료, 트레이딩 수입도 감소했다.

한편, 한 때 급성장의 상징이었던 지역들도 여러 가지 문제에 봉착했다. 아태지역 전역의 은행들은 4년 연속으로 큰 폭의 하락세에 직면했다. 2014년 이후 EP가 붕괴되기 시작했으며 45bps 감소한 끝에 2018년에는 단지 7bps를 기록했다. 트레이딩 매출로 인해 다소간의 증가세가 있긴 했으나, 은행들의 양대 수입 흐름은 5년 최저 기록으로 떨어졌다. 비용 압박도 더 심해졌다. 지역 전반에서 영업비용은 전년대비 7bps 뛰었다. 2018년 들어 중국의 최고 성과 은행들과 타 지역의 최고 성과 은행들 간의 EP 격차는 줄어들었는데 이는 일본과 인도의 금융기관들이 자본비용 및 대손충당금 감소의 덕을 보았기 때문이다.

EP 하락세는 남미, 중동, 아프리카에서도 마찬가지였다. 남미에서 2017년 91bps였던 EP는 2018년 52bps로 감소하여 강력했던 회복기는 막을 내렸다. 순이자 및 배당금 수입은 전년대비 113bps 하락했다. 리파이낸싱과 영업 지출의 현저한 감소로 비용 성과가 개선되었으나, 이러한 절감분은 수입의 급격한 하락을 상쇄하기에 충분치 않았다. 중동과 아프리카에서는 자본 및 리스크 비용이 상승하는 동시에 모든 수입 카테고리에서 매출이 하락함에 따라 은행들은 동반 타격을 입었다. 그 결과, EP는 5년 최저 기록인 44bps였다.

1.은행의 EP는 총수입에서 리파이낸싱 및 영업비용, 대손충당금(LLP), 자본부담금(capital charge)(보통주를 자본비용으로 곱한 것)을 차감한 것이다. LLP와 자본부담금은 종합적으로 볼 때 은행이 발생시키는 리스크 비용을 나타내는 거시경제 및 규제 상황의 바로미터이다.

2.순이자 및 배당금 수입은 총 이자 및 배당금 수입에서 리파이낸싱 비용을 차감한 것이다.

코로나 19로 인한 새로운 불확실성

은행업의 리더들이 경기순환의 변덕스러운 변화에 익숙하다고는 하나, 그 누구도 코로나 19 대응으로 인한 급작스러운 경제 생산성 중단과 같은 충격을 경험한 적은 없다. 코로나 확산이 가속화되면서 시장은 코로나 관련 리스크를 가격에 포함시키기 시작했다. 주식 시장은 금융 위기 이후 최대의 일일 낙폭을 기록했다. 한편, 비교적 리스크가 낮은 자산의 밸류에이션은 상당한 불확실성의 와중에도 기록적인 수준을 달성했다. 팬데믹의 완전한 영향을 완전히 이해하려면 시간이 걸릴 것이다.

그러나, 셀프 디스럽트의 정도가 심각하기는 하나 영구적이지는 않을 수도 있다. 과거의 감염병 대유행의 대부분은 경제에 일시적인 충격을 가한 뒤 회복했다. 그러한 패턴이 적용된다면 일단 코로나 사태가 안정화되면 비슷한 V자형의 회복을 볼 수도 있다. 그러나, 코로나 19의 지속 기간 및 심각도와 정부 및 시장 개입의 효과에 따라 더 비관적인 시나리오로 귀결될 수도 있다.

결정적으로, 여러 중앙은행들은 금융 시스템에 지속적인 신뢰를 심어주고 경기둔화 상쇄를 지원하기 위한 조치들을 취해왔다. 예를 들면, 유럽중앙은행(ECB)은 은행들이 유동성 완충장치를 충분히 활용할 수 있으며 임시적으로 유동성 커버리지 비율의 최소 수준 아래로 운영할 수 있다고 발표했다. 또한, 은행들에 대한 자본요건도 완화될 수 있다 – 예를 들면 2021년 1월에 발효될 예정인 필러2 요건에 부합하기 위해 티어 1 또는 티어 2 인스트루먼트 등 보통주자본1(Common Equity Tier1, CET1)에 부적격인 하이브리드 자본 인스트루먼트를 활용할 수 있다.

미 연방준비은행은 은행을 지원하고, 상업어음을 구매하며, 금융 시장을 더 일반적으로 강화시키기 위해 개입을 시작했다. 이러한 개입의 일환으로 연준은 새로운 프라이머리 딜러 신용공여(Primary Dealer Credit Facility)를 제공할 것이라고 발표했는데, 이로 인해 은행들은 회사채 등의 증권을 매입하고 보유하는 데 필요한 단기 대출을 획득할 수 있게 될 것이다.

위기에 효과적으로 대응하기 위해 은행과 기타 필수 부문들은 반드시 각자의 역할을 다해야 한다.

위기를 계기로 심층적인 변화에 대한 필요성 가속화

글로벌 은행업은 다양한 주체들이 참여하는 큰 장이다. 개별 시장들의 특성도 다양하다. 그러나, 일부 금융기관들은 우수한 성과를 거두고 있는 반면 더 많은 기관들은 저조한 매출 성과의 상쇄에 필요한 비용 및 효율성 개선을 창출할 수 없는 것으로 드러났다. 은행업의 통폐합은 미국을 선두로 지난 십 년간 증가세를 보여왔다.(보기 3 참조.) EU 내 은행의 절대 수치는 여전히 미국보다 2.5배 많다. 특히 마진 압박이 강화되고 있는 것을 고려하면 이는 향후 몇 년 간 유럽에서 통폐합이 가속화될 가능성이 높다는 것을 의미한다.

EP를 개선하고 그러한 개선을 유지하기 위해서는 리스크, 자금, 준법감시 부서가 더 신속하고 더 기민하게 운영해야 할 뿐 아니라 실시간 데이터, 예측 분석, 엔드투엔드 자동화의 지원을 받아야 한다. 그러나, 이러한 부서들은 비즈니스와 고객의 결과를 발전시키기 위해 필요한 데이터와 분석이 없는 경우가 많다.

공통적인 문제점에는 다음 사항들이 포함된다:

• 오래된 모델링 도구. 대부분의 은행들은 시간이 지나도 안정적인 순이자수입(NII)를 유지하기 위해 필요한 시뮬레이션과 분석 도구가 없다. 고도의 연산 역량의 부재로 인해 팀들은 더 정확한 프라이싱 및 리스크 관리 모델이 아닌 초기의 근사값에 의존하게 된다.
• 다루기 불편한 기존 아키텍쳐. 지난 수년간 은행의 성장에 맞추어 만들어진 패치 및 제2의 해결책들은 많은 기존 IT 시스템에 무리를 가했고 이로 인해 유지보수는 더 어려워졌을 뿐 아니라 더 많은 비용이 들게 되었다.
• 가시성 문제. 비효율적인 데이터 관리는 종종 은행이 적시에 필요한 리스크 관리 결정을 못하게 만들 수 있는 사각지대를 초래할 수 있다. 예를 들면, 은행의 자금담당관 중 불과 50%만이 자신이 관리하는 은행 장부 전체에 대해 하루 단위로 파악하고 있다. 중복 데이터, 비표준 리스크 계산, 분산된 최종사용자 애플리케이션으로 인해 비일관적인 결과가 산출될 뿐 아니라 시간, 비용, 오류도 증가한다.
• 수작업 및 분석 보고서. 상호운용성의 부재와 분산된 데이터 흐름으로 인해 많은 리스크, 자금, 준법감시 팀들은 수작업으로 데이터를 입력하고 조작할 수 밖에 없는 실정이다. 예를 들면, 시장 리스크 팀은 감독기관의 조사 결과를 처리하기 위해 수작업으로 특별 분석을 작성해야 하는 경우가 많다.

이러한 도전과제들에 대응하기 위해서는 표면적인 수정 이상의 것이 필요하다. 은행들은 시장이 향후 3-5년 간 어떻게 변화할 가능성이 높은지에 대해 예상하고, 어느 분야에서 허가와 전문성이 있는지 정확하게 파악하며, 어느 부분이 셀프 디스럽트에 가장 취약한지 부각시켜야 할 필요가 있다. 리스크, 자금, 준법감시 팀은 그러한 변화를 촉진하는 데 도움을 줄 수 있다. 그러나, 이는 전통적인 방법이 아닌 디지털화를 통해 어떻게 은행 운영이 재창조될 수 있는지 상상하는 것부터 시작한다.

코로나 19 사태에 대한 대응

코로나 19의 영향은 무차별적일지 몰라도 대부분의 효과적인 리스크 완화책은 그렇지 않다. 체계적이고 타깃화된 접근방식을 취하는 은행들은 단기 익스포져를 최소화하고, 다운스트림 변동성에 대한 계획을 수립하며, 무질서할 수 있는 시기에 신속하고 체계적인 정확성으로 대응할 수 있다.

우리는 리스크, 자금, 준법감시 부서의 리더들에게 코로나 19로 인한 도전과제와 불확실성에 대해 효과적인 대응을 하는 데 있어 다음과 같은 제안사항을 준비했다. 우리가 주목하는 것은 유동성 및 펀딩 보호, 신용리스크 관리에 새로운 관점 적용, 새로운 환경에 따른 준법감시 조정의 세 가지 사항이다.

유동성 및 펀딩 보호

CFO, 자금담당관, CRO들은 유동성 관리와 자금 운영 모델이 어떻게 영향을 받을 수 있는지에 대해 명확하게 이해할 필요가 있다. 이러한 네 단계 접근방식은 임원들이 핵심적인 단기 조치를 취하고 장기적인 니즈를 예상하는데 도움이 될 수 있다:

• 취약성 분석. 즉각적인 위기 대응책으로서 대부분의 은행들은 원격근무 등의 코로나 19 위기로 인한 변화들이 어떻게 유동성 및 펀딩 운영에 영향을 미칠 것인지에 대해 평가했다. 이러한 변화들을 카탈로그화하는 것 외에도 은행들은 이로 인한 리스크도 평가했다. 예를 들면, 분산화된 팀들은 소통에 방해가 될 수도 있고 트레이딩 데스크의 원활한 운영에 방해가 될 수도 있다. 이와 비슷하게, 대부분의 은행들은 비핵심 활동들의 우선순위를 재설정하거나 하향 조정하여 자원을 풀고 복잡성을 최소화했다 – 그러나 은행들은 잠재적 규제 영향을 고려하여 적절한 때에 이러한 변화들을 검토할 필요가 있을 것이다.
• 시나리오 설계. 은행들이 일상적인 활동을 유지하기 위해 실행한 전술적 조치들 외에도 금융기관들은 이제 코로나 19 사태의 잠재적인 중장기 영향을 평가할 필요가 있다. 시나리오 모델링은 리더들이 운영 모델과 은행의 유동성 및 펀딩 포지션에 대한 잠재적 리스크들을 측정하는 데 도움이 될 수 있다. 속도의 중요성을 고려하면, 우리는 은행들이 제한된 수의 개괄적 시나리오들로 시작한 다음, 이를 자금별 하위 시나리오로 전환할 것을 제안하며, 이는 예를 들면 신용 포트폴리오가 악화하고 채무불이행이 증가하는 경우 또는 은행간 시장 및 환매 시장이 소진되고 양질의 담보가 드물게 될 경우에 발생할 수 있는 일과 사실상 상황이 악화될 경우 은행의 신용 건전도 등급과 펀딩 구조에 발생할 수 있는 일을 모델링하는 것이다.
• 영향 평가. 이러한 모델링을 토대로 은행들은 잠재적 파급효과를 파악할 필요가 있다. 비즈니스 활동 하에 은행들은 결정론적 또는 스토캐스틱(stochastic) 시뮬레이션과 스트레스 테스팅을 이용해 매출 또는 트레이딩 볼륨의 잠재적 감소로 인한 매출 및 수익 셀프 디스럽트 규모를 추정할 수 있다. 자금 운영 모델 하에서는 운영 유지를 위해 단기적으로 무엇이 필요한지와 핵심 부서들이 위기 동안 어떻게 영향을 받을 수 있는지를 측정해야 한다. 은행들은 사이버보안, 자금세탁방지, 지급 및 유동성, 신용 등의 프로세스를 중심으로 충분한 컨트롤을 확보할 필요가 있다.
• 트리거 기반 조치. 이러한 영향의 확률과 심각도에 가중치를 부여한 후, 은행들은 적절한 비상대응책을 준비할 필요가 있다. 여기에는 트리거 역할을 할 명확한 성과 지표 기준치의 파악이 포함되어야 한다. 운영모델 안정화 조치에는 주요 자금 활동의 다각화(지리적 기반 및 건물 내부 포함), 핵심기능 담당 직원들 간의 접촉 추적, 거버넌스 측면의 변화(머니 마켓 및 환매 데스크를 완전히 자금부서의 통제하에 두는 것 등), 그리고 아직 실시되지 않았다면 원격근무 지원을 위한 기술의 구매 및 구현이 포함될 수 있다. 구조적인 펀딩 안정화 조치에는 시장 변동성을 견디기 위한 위험성향 한도에 대한 전략적 검토뿐만 아니라 모든 관련 시나리오 하의 단기 및 구조적 유동성을 포함하기 위한 유동성 완충 규모 및 부채 구조에 대한 검토가 포함될 수 있다. 스프레드 수준을 상승시킬 수 있는 잠재적 트리거들은 유동자산 완충책의 관리(중앙은행 지원을 넘어선)와 장기채권의 발행을 중심으로 한 시장 타이밍 관련 질문들로 이어지게 될 것이다.

신용리스크 관리에 대한 새로운 관점 적용

세계 각국의 정부와 중앙은행들이 개인과 기업에게 필요한 유동성을 제공하기 위해 공격적인 조치들을 취하긴 했으나 코로나 19 위기의 경제적 영향은 변함없이 신용 악화, 등급 하락, 일부 은행 고객들의 경우에는 채무불이행율 증가를 초래할 것이다.

어떤 고객들이 가장 많은 영향을 받을 가능성이 높은지를 파악하려면 은행들은 신용 건전성 하락을 보다 빠르게 예상하고 선제적으로 개입하기 위해 신용 리스크 관리에 대해 새로운 접근방식을 취할 필요가 있다.

수정된 접근방식을 위해서는 은행들이 산업별 세부 분석을 실시하여 코로나 19 위기가 산업부문의 공급 및 수요 측면의 경제논리에 어떻게 영향을 미치는지 파악할 필요가 있다. 스트레스 테스팅을 통해 은행들은 잠재적 유동성 영향을 모델링하고 어떤 산업이 가장 큰 타격을 받을 가능성이 있는지 파악할 수 있다.

그런 다음, 은행들은 포트폴리오를 점검하여 피해 산업의 어떤 고객들이 가장 큰 리스크에 처해 있는지 파악할 필요가 있다. EBITDA 마진, 자유현금흐름, 비용 구조에 대한 분석은 기업의 대차대조표의 복잡한 “취약부분”을 평가하는 데 도움이 된다. 또한, 현금전환주기, 매입채무회전일(days payable outstanding) 및 채권회전일(days sales outstanding), 순재정상태(net financial position), 이자보상배율(interest coverage ratio) 등의 주요 금융 및 유동성 지표도 검토해야 한다.

은행들은 포트폴리오를 점검하여 피해 산업의 어떤 고객들이 가장 큰 리스크에 처해 있는지 파악할 필요가 있다

고객의 거래 이력을 검토함으로써 유동성 상황 악화를 파악하는 수단이 늘어날 수 있다. 자금 출입의 변화와 지역별 전통적인 거래 패턴 상의 변화를 연구하는 것은 신용 리스크 팀이 잠재적 공급사슬 리스크에 대해 조기에 파악하는 데 도움이 될 수 있다. 시나리오 및 민감도 분석도 은행이 1단계 리스크 수준이 2 또는 3 단계 리스크 수준으로 바뀌는 등 각기 다른 상황 하에서 고객의 리스크 등급이 어떻게 변화할 것인지를 시뮬레이션하는 데 도움이 될 수 있다. 선제적인 조치도 은행들이 고객의 유동성 압박 완화를 지원하는 방법을 찾는 데 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 정부의 금융기관 지원책을 활용함으로써 은행들은 더 큰 규모의 대출 지원을 제공할 수 있을 수도 있다.

신용 리스크 관리에 새로운 관점을 적용함으로써 은행들은 다음 조치들을 취할 수 있을 것이다:

• 각 고객 신용도에 대한 전향적 관점을 확보하여 스테이징(staging) 및 기대신용손실(expected credit loss, ECL) 등의 IFRS9 충당금 결정을 지원한다. 또한, 예측적 분석은 은행이 (IFRS9 요건의 적용 상 규제 및 감독 측면의 유연성에 부합하는 데 있어) 고객이 일시적으로만 어려움을 겪고 있는 경우 등 익스포져에 대한 불필요한 재분류를 방지하는 데 도움이 될 것이다.
• 각 시나리오별로 은행의 충당금 및 자본 수준에 대한 영향의 정도를 정량화하고 시기를 측정한다.
• 파악된 고객 취약성과 영향의 정량화 및 시기를 토대로 신용관련 조치들을 세부조정한다. 신용관련 조치들은 모라토리엄, 정부 지원 파이낸싱(신규 또는 만기 신용한도에 대한), 단기적 현금부족에 처한 고객에 대한 신규 신용한도 등의 요소들을 조합할 수 있다. 또한, 여기에는 만기 조정, 이자만 상환, 단기 대출의 장기 대출 전환 등 다른 형태의 부채 구조조정도 포함될 수 있다. 또한, 은행은 논의에 도움이 되도록 이러한 조치의 결과를 고객과 공유하고 고객의 경험을 개선시키는 방안을 고려해야 한다.

마지막으로, 은행들은 업데이트된 신용 리스크 접근방식에 부합하도록 신용 정책을 수정할 필요가 있다. 결정적으로, 신용신청의 증가를 처리하기 위해 은행들은 반드시 신용취급(credit origination) 프로세스를 완전히 산업화(패스트트랙 검토를 관리할 수 있고 전담 위원회들과 사전정의된 신용평가 기준을 갖춤)시켜야 한다

새로운 환경에 따른 준법감시 조정

단기적으로, 최고준법감시책임자(CCO)는 은행의 리스크 및 책무(commitments)에 따라 프로젝트들의 우선순위를 재설정하고 적절한 준법감시가 이루어지도록 하기 위해 어떠한 노력이 필요할 것인지 결정해야 한다. 리스크와 책무에는 프로젝트 연기 또는 취소에 대한 은행의 리스크 익스포져와 ECB 또는 기타 당국에 대한 책무 그리고 이사진, 리스크 위원회 또는 내부 감사 등의 내부 이해당사자에 대한 책무가 포함될 수 있다.

일반적으로 의무적 규제 및 규제 당국과의 밀접한 상호관계를 수반하는 준법감시 프로젝트의 민감한 특성을 고려하면, 은행들은 명확하고 객관적인 성과 지표, 등급 스케일, 그리고 추후에 이용 및 참고되어 계획의 변동사항을 설명할 수 있는 기타 정보를 이용하여 견실한 리스크 평가를 실행해야 한다.

결정적으로, 은행들은 반드시 신용취급(credit origination) 프로세스가 완전히 산업화되도록 해야 한다

우리는 다음의 네 가지 주요 조치를 그러한 리스크 평가의 결과로 본다:

• 현재의 활동과 마감일 유지 리스크/책무와 성숙도/유연성이 높을 경우(예를 들면, 원격으로 실행될 수 있는 ECB의 거버넌스에 대한 개선(remediation) 조치)
• 마감일 연장 성숙도/유연성이 높고 리스크/책무가 낮은 경우(예를 들면, 장기적으로 실현될 수 있는 일단의 새로운 GDPR 컨트롤)
• 이니셔티브를 다시 만들고 잠재적으로 이니셔티브를 연기 리스크/책무가 높지만 성숙도/유연성이 낮은 경우(예를 들면, 새로운 IT 도구 구현)
• 이니셔티브 보류 리스크/책무와 성숙도/유연성이 둘 다 낮은 경우(예를 들면, 부서 내의 준법감시 활동에 대한 효율성 프로젝트)

일부 조치들은 이사진 및 감사 부서뿐만 아니라 관계 당국들과의 선제적인 논의가 필요하다. 우리의 경험에 따르면, 규제 및 금융 당국은 일반적으로 중요한 개선(remediation) 케이스가 진행되는 동안에도 논의를 시작할 준비가 되어 있다. 그러나, 관건은 선제적인 논의이다.

일부 은행들은 이미 프로젝트 포트폴리오 관리에 대해 이러한 종류의 접근방식을 실행하기 시작했다:

• 유럽의 코로나 19로 인한 여행금지 조치 후, EU에 본사를 둔 한 대형 은행은 당국과 향후의 현장 방문에 대한 논의를 시작하여 시기, 위치, 근무 형태 측면에서 다양한 비상대응 대안을 개발했다.
• 또 다른 대형 EU 은행은 SREP(Supervisory Review and Evaluation Process) 및 현장 점검 후 원격근무의 영향을 반영하도록 마감일과 조치들을 조정하기 위해 ECG 와 개선(remediation) 계획에 대해 논의했다.

프로젝트 포트폴리오 최적화를 넘어서, 중장기적으로 CCO는 코로나 19가 운영 모델에 미칠 수 있는 영향을 이해하고 적절하게 대응해야 할 필요가 있다. 그러한 검토과정을 간소화하기 위해 우리는 은행들이 중요도와 상대적 리스크에 따라 프로세스를 세 가지 카테고리, 즉 준법감시 부서 및 비즈니스에 핵심적인 프로세스(이름 및 지급에 대한 금융 제재 점검 등), 준법감시에 핵심적인 프로세스(리스크 평가 및 준법감시 계획수립 등), 유용하나 핵심적이지 않은 프로세스(일반적 자문 또는 교육)로 분류할 것을 제안한다.

예를 들면, 첫 번째 카테고리 내에서 CCO는 고객 활동 및 거래액 손실 보충에 대한 압박으로 인해 계좌개설 처리시간 단축과 같은 비즈니스 속행으로 인한 리스크가 높아질 수 있으며, 이로 인해 은행의 금융범죄 관련 위반에 대한 노출도가 늘어날 수 있다. 그러한 리스크 익스포져 증가를 예상하고 프로세스 및 컨트롤을 적응시킨다면 준법감시 담당관들은 전향적인 관점으로 계속해서 은행을 보호할 수 있을 것이다.

또한, CCO는 운영 모델의 회복탄력성과 코로나 19 관련 변화로 인해 실행이 어떻게 영향을 받을 수 있는지를 평가할 필요가 있다. 그러한 평가를 하기 위해서 CCO는 다음 사항들을 고려해야 한다:

• 적절한 수의 준법감시 인원을 원격근무로 전환하는 것의 타당성
• 원격근무가 불가능한 경우, 정규 직원들을 물리적으로 한 장소에 집중 배치하는 것의 타당성
• 지리적 지역 전반에 걸쳐 (파편화가 아닌)분류를 함으로써 운영 리스크를 감소할 수 있는 역량
• 지급을 심사하는 대안적 방법 등 백업 계획의 신뢰성
• 특정 공급업체에 대한 의존도 및 공급업체의 코로나 19 위기대응 능력

변화의 실제 적용

은행들은 엄청난 복잡성과 고객의 우려를 다루고 있다. 실행의 간소화를 돕기 위해 금융기관들은 위기관리 활동의 감독을 담당하는 신속대응팀과 은행이 중장기적으로 핵심 활동 수행에 집중하도록 돕는 기업연속성팀의 두 종류의 팀을 만드는 것을 고려해야 한다.

또한, 위기로 인해 은행들은 특정 분야들에 대한 투자를 늘릴 필요가 생길 것이다. 여기에는 원격근무 도구, 원활한 고객소통을 지원하는 대시보드 및 인에이블러, 고객이 가상의 환경에서 금융 활동을 수행할 수 있는 디지털 지점 또는 고객이 ATM 기계와 기타 서비스 접근을 좀더 편안하게 느끼도록 돕는 “비접촉” 키오스크도 포함될 수 있다.

이와 동시에, 셀프 디스럽트로 인해 기회가 발생할 수도 있다. 강력한 현금흐름을 가지고 있는 기업들은 이번 기간을 이용해 전략적 인수합병을 통해 성장을 가속화할 수도 있을 것이다. 또 다른 기업들의 경우에는 본 보고서의 제안사항을 활용하여 운영 모델을 혁신함으로써 은행과 직원에게 더 큰 유연성을 제공할 수 있는 새로운 영구적 가상 근무 모델 등을 도입할 수도 있다.

가능성의 기술에 대한 이해

코로나 사태 전에도 은행들은 다른 종류의 셀프 디스럽트에 처해 있었다. 디지털화와 빠르게 움직이는 디지털 네이티브들은 오랜 비즈니스 및 운영 규범의 전복을 위협해 왔다. 그러나, 일부 기관들은 적응한 반면, 더 많은 기관들은 필요한 근본적인 변화를 이루는데 더디었다. 이들은 더 이상 기다릴 여유가 없다. 은행들은 바로 지금 전사적인 디지털 혁신에 매진함으로써 훨씬 더 민감하고 린하며 적응적으로 변신할 수 있으며, 바로 그것이 현재의 시스템 충격과 미래의 경쟁 충격을 극복하기 위해 필요한 자질이다.

은행들은 리스크, 자금, 준법감시 부서의 디지털화를 통해 셀프 디스럽트적 이벤트와 그 잠재적 영향을 조기에 예상하고 그러한 통찰력을 토대로 더 신속하게 조치를 취할 수 있을 것이다. 그러한 미래가 어떤 모습일지에 대한 감을 얻으려면 10년 후의 선도 은행들은 완전히 다른 역량에 정통할 것이라는 점을 고려해야 한다. 빅데이터 분석, 머신러닝, AI, 서비스 기반 IT 아키텍쳐, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 레이어, 중앙집중 데이터 스토리지는 리스크, 자금, 기타 부서에 은행 및 트레이딩 장부에 대한 투명성을 제공할 것이며, 이를 통해 팀들은 더 광범위한 시장의 변화를 실시간으로 예상할 수 있을 것이다. 프로세스의 디지털 재설계로 인한 업무 싸이클 자동화, 준법감시 개선, 수작업으로 인한 오류 감소, 자원 활용도 개선을 통해 생산성이 향상될 것이다. 정교한 모델링을 통해 관리자들은 신뢰 가중치가 적용된 통찰력을 가지게 될 것이며, 이는 은행의 이해관계를 보호하고, 성과를 촉진하며, 가치를 창출하기 위해 필요하다.

BCG의 경험에 따르면 리스크, 자금, 준법감시 활동은 디지털화를 통해 심층적으로 재창조될 수 있다. 다음은 그 방법들이다.

리스크 부서의 디지털화

진정한 진정한 디지털 중심적 최고리스크책임자(CRO)는 전행적인 디지털 혁신을 위한 핵심 요소이자 역량증강 요소이다. 데이터 시각화, 빅데이터 분석, AI는 모델 성능을 급격하게 개선시켜 팀들이 동시 시뮬레이션을 통해 소스 데이터를 실행하고, 가장 정확한 데이터를 선정하며, 절약한 시간을 활용하여 다른 중요한 비즈니스 사안을 처리할 수 있게 한다. 보고 업무는 고도로 자동화되어 직원들은 전문적인 분석에 더 많은 시간을 할애하게 될 것이다. 머신러닝 알고리즘과 중앙집중화된 이벤트 라이브러리는 팀들이 운영 리스크(OpRisk) 이벤트를 예상 및 방지하는 것을 지원할 것이다. 전통적인 부서기반 자율평가 대신, 데이터중심의 리스크기반 분류는 은행이 고비용 이벤트 방지를 위해 전행적으로 적용하기에 가장 적절한 예방 조치 및 감독 방식을 결정하는 데 도움이 될 수 있다.

규제 당국에 대한 보고가 많은 부분 자동화됨에 따라 CRO는 더 많은 시간을 리스크 관리 의사결정에 할애할 수 있게 되어 예측적 통찰력의 제공을 통해 최고위 경영진의 논의에 지침을 제공하고 다른 이해당사자들을 도울 수 있다. 예를 들면, CRO는 첨단 모델링 기법을 사용하여 조기경보 시스템을 만들 수 있다. 패턴 분석 도구는 고객의 거래 데이터와 온라인 등급 또는 위성 데이터 등의 외부 데이터를 정밀 분석함으로써 리스크 관리자들이 효과적인 대응 조치를 취할 수 있게 하는 시그널이나 트리거를 찾는다. BCG의 경험에 따르면, 완전 자동화된 시스템은 부정적 이벤트를 적시에 예측하여 최대 18개월 미리 조기경보 시그널을 보낼 수도 있다.

시장 리스크 관리의 디지털화

많은 측면에서 시장 리스크 부서는 은행의 수뇌부이다. 시장리스크 부는 주가, 금리, 신용 스프레드, 기타 금융 지표상의 변화가 은행의 트레이딩 장부에 미치는 리스크를 관리한다. 그러한 책무를 성공적으로 수행하기 위해서는 팀이 막대한 양의 데이터를 파악할 수 있어야 하는데, 이러한 과제는 최근 몇 년간 훨씬 더 어려워졌다. 시장 리스크 전문가들이 수학적, 통계적 기법을 적용하여 리스크를 산출하는 데 능숙하기는 하나 많은 전문가들은 현재 가지고 있는 도구로 처리할 수 있는 한계에 도달하고 있다.

많은 시장 리스크 전문가들은 노후화된 구식 IT 인프라로 첨단의 분석 결과를 산출하기 위해 애쓰고 있는 실정이다.

트레이딩 상품이 정교화되고 직원들이 관리할 필요가 있는 리스크 요인들의 수가 늘어날수록 밸류에이션 모델은 점점 더 복잡해졌다. 규제 요건은 압박의 강도를 높였고 이로 인해 시장 리스크 팀들은 여러 가지 시뮬레이션 접근방식 및 분석을 개발할 수 밖에 없었으며, 이는 많은 경우 상당한 양의 수작업을 해야 완성할 수 있다. 새로운 밸류에이션 조정(XVA 등)이 표준이 되면서 은행들은 더 정교하고 고도의 연산을 수행하는 리스크 및 프라이싱 모델을 개발해야 한다는 압박을 받고 있다.

그러나, 많은 시장 리스크 전문가들의 문제는 노후화된 구식 IT 인프라로 첨단의 분석 결과를 산출하느라 어려움을 겪고 있다는 점이다. 은행 및 시장 리스크 리더들은 플랫폼 모델을 적극 수용함으로써 이러한 이슈의 해결을 시작할 수 있다. 클라우드를 활용하는 모듈형 아키텍쳐에 구축되는 플랫폼은 데이터 관리 업무를 간소화한다. 중앙집중화된 데이터 레이어는 여러 소스의 데이터를 취합, 정제, 검증하며 이를 한 장소에 보관한다. 팀들은 플랫폼에 내장된 도구들을 이용해 애드혹(ad-hoc) 분석을 생성할 수 있으며, 결과 공유를 쉽게 해주는 동적 리포팅을 이용할 수 있다. 데이터 스크러빙(scrubbing) 및 조작(manipulation)에 많은 시간을 소요하는 것 대신, 결과를 모델링하고 활용하는 데 시간을 할애함으로써 트레이딩 장부 성과를 개선할 수 있다 (아래 “차세대 시장 리스크 플랫폼 구축” 참조)

신용 프로세스의 디지털화

수많은 디지털 솔루션들은 은행의 데이터 수집을 지원하는 API부터 보다 정확하게 리스크를 프라이싱할 수 있는 맞춤 애플리케이션, 그리고 고객 시스템에 직접 통합될 수 있는 프로그램에 이르기까지 보다 효율적인 신용 프로세스에 이용되고 있다.

프런트오피스에서는, 디지털 고객 인터페이스 및 문서 교환으로 인해 보다 민감하고 정보에 근거한 영업 깔대기(sales funnel)가 가능해졌다. 공유 플랫폼을 통해 고객, RM, 리스크 부서들은 동일한 대출 신청 정보에 접근하고 단일 인터페이스 전반에 걸쳐 소통할 수 있다. 디지털 워크벤치 등의 업무흐름 도구는 RM이 서류작업에 시간을 덜 쓰고 고객 관계 관리에 더 많은 시간을 할애하도록 도울 수 있다.

또한, 디지털화를 통해 리스크 관리가 혁신될 수 있으며, 이를 통해 은행들은 저위험 고객 및 프로젝트의 리스크 검토를 자동화하고(일반적인 은행 포트폴리오의 약 80%) 리스크 관리 인력의 시간을 고위험 고객 및 더 복잡한 딜에 집중 할애할 수 있다.

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차세대 리스크 플랫폼 구축

대부분의 리스크, 자금, 준법감시 부서는 적절한 인수(underwriting), 지급, 장부기입 활동을 지원할 수 있는 포괄적이고 중앙집중화된 데이터 모델이 없다. 클라우드 컴퓨팅과 마이크로서비스를 활용하는 현대적 분석 플랫폼은 핵심 요건이 되고 있다. 이러한 플랫폼들은 다양한 소스로부터 구조화 및 비구조화 데이터를 수집할 수 있다. 중앙집중화된 위치에 데이터를 보관함으로써 일원화(single point of truth)가 이루어져 산출된 분석의 정확도가 올라간다. 팀들은 플랫폼에 내장된 산출 도구를 통해 신속하게 일상적 시나리오 및 복잡한 시나리오를 실행할 수 있다.

시장 리스크 맥락 내에서 보면 첨단 데이터 플랫폼은 고객, 거래, 계좌, 온라인 데이터 등 은행 자체 내부 소스뿐만 아니라 상업 데이터 제공업체와 공개 이용할 수 있는 저장소에서도 정보를 수집(pooling)할 수 있으며, 이를 통해 애널리스트들은 며칠이 아니라 몇 시간 또는 몇 분 내에 전문적인 모델링을 수행할 수 있다.

적절한 데이터 모델을 확보함으로써 은행들은 대규모의 자동화를 실시할 수 있어 사전승인부터 조기경보 시스템에 이르는 신용 프로세스 활동들에 필요한 정보 및 통찰력을 제공할 수 있다. 또한, 현대적인 인프라는 조직이 IT 시스템 실행 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있다. 팀들이 필요한 정보를 더 신속하게 단일 플랫폼에서 구할 수 있게 함으로써 은행들은 클라우드 사용을 20%-40% 줄일 수 있으며 이를 통해 총 IT 비용을 절감할 수 있다.

가장 효과적인 데이터 플랫폼은 네 개의 독립적인 레이어를 가지고 있다.(보기 참조.)

데이터 소싱 및 데이터 스토리지 레이어. 재사용성과 데이터 무결성은 핵심 설계원칙이다. 데이터 중앙집중화와 각 데이터 셋트의 단일 인스턴스 허용을 통해 은행들은 일원화(single point of truth)를 확립하고 중복 및 오류를 줄일 수 있다.

다운스트림 계산을 위한 적용 데이터 셋트 상의 변화는 파편화 감소를 위한 기능적 이유만을 근거로 하여 이루어지며 모든 구 데이터는 필요할 때마다 조회할 수 있게 보존된다.

데이터 품질 관리(DQM) 레이어. DQM 레이어는 데이터 수집 및 관리를 위한 규칙 및 절차의 표준화와 유지관리를 가능케 한다. 고도로 자동화된 데이터 검증 기능은 데이터 안정성을 보존하고, 수작업 확인 필요성을 줄이며, 다운스트림 산출 프로세스를 신속하게 만든다. 이러한 역량은 은행이 신중한 DQM 준수를 위한 규제당국의 준법감시 요건을 충족시키는 데 도움이 된다(예를 들면, 바젤 위원회의 은행 감독 239하에 요약된 “효과적인 리스크 데이터 취합 및 리스크 보고 원칙”).

계산 및 리스크 평가 레이어. 이 레이어는 은행들에게 일상적인 분석 및 복잡한 분석을 실행하는 역량을 제공한다. 효율성을 극대화하기 위해 기업들은 계산 및 리스크 평가를 세 개의 하위 레이어로 분류해야 한다:

• 기본 기능. 핵심 계산들을 하나의 하위 레이어로 정의하고 번들링함으로써 기본 기능들을 적용 및 재사용하여 이를 다운스트림 산출 프로세스에 제공할 수 있으며 중복을 줄일 수 있다.
• 리스크 기능. 비슷한 리스크 기능들(트레이딩 계정에 대한 근본적인 재검토 표준 접근방식(Standard Approach of the Fundamental Review of the Trading Book [SA-FRTB] )과 ISDA 표준개시증거금산출모형(ISDA Standard Initial Margin Model [ISDA-SIMM]) 등)을 그룹화함으로써 일관성이 촉진되고, 기본기능 레이어 계산의 재사용과 기능 및 계산의 독립적 유지관리가 가능해진다.
• 거버넌스 및 컨트롤 기능. 신중한 운영 기능들(예를 들면 미청산 포지션(stale position) 파악)을 하나로 묶음으로써 일관성과 재사용이 촉진된다.

분석 및 보고 레이어. 손익계산서에 대한 노트와 참고자료 등 보고에 자주 사용되는 인풋을 자동화함으로써 프로세스 안정성과 정확도를 개선할 수 있다.

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백오피스에서는 디지털화를 통해 계약서 초안작성, 대출 행정업무, 담보 관리(이자율 확정 등)와 같은 분야에서 STP(straight-through processing)가 가능해진다.

은행들은 신용 리스크 분석 역량도 개선할 필요가 있다. 이러한 이슈들을 해결하기 위해 은행들은 두 가지 일을 해야 한다. 효율성 개선을 위해 합리화를 단행하고 경쟁 우위 확보를 위해 혁신해야 한다:

• 합리화 단행. 은행들은 감독당국의 기대에 부합하고 대출 결정을 지원하는 스코어링 또는 등급 모델 핵심 셋트를 보유하고 있다. 이러한 모델들은 알려진 업계 표준 접근방식을 따를 수 있다. 그러나, 많은 은행들은 과도하게 복잡하고 비일관적인 모델 스위트로 인해 어려움을 겪고 있다. 현재, 규제감독 당국은 은행들에게 이러한 모델과 이를 지원하는 프로세스를 간소화할 것을 요구하고 있다. 그러한 요건에 부응하기 위해 은행들은 모델들을 조화시키는 것부터 시작해야 한다. 그런 다음, 과제들을 일관되고 사전정의된 방식으로 수행할 수 있는 모델 “팩토리” 를 구현할 수 있다. 이러한 역량을 구축하는 것은 몇 년씩 소요되는 중요한 작업이다.
• 혁신. 대안적 데이터 소스와 첨단 분석을 이용하여 더 효과적으로 신용 리스크를 측정하고 관리하는 수많은 기회들이 존재한다. 일부 은행들은 “챔피언과 도전자”의 구도로 첨단 분석과 전통적 분석을 활용하는 방안을 선택했다. 기존 모델과 관련 거버넌스 및 의사결정은 유지되나 이와 함께 대안적 분석도 활용되기 때문에 테스트로 많은 거버넌스를 수행할 필요가 없다. 예측상의 차이점을 분석하여 그러한 차이점이 기존 모델과 대안 모델에 미치는 영향을 파악한다. 이는 앞서 설명한 모델 리스크 이슈들 중 다수로부터 은행을 보호하는 동시에 신속하게 경험을 쌓는 데에도 도움이 된다(대안적 모델이 잘못되었다 하더라도 은행에 미치는 리스크는 없다). 우리는 이러한 접근방식을 장려한다.

챔피언과 도전자 구도를 넘어서서, 우리는 모델이 현재 존재하지 않거나 은행의 모델 리스크 프레임워크가 적용되지 않는 경우에 은행들이 신용 이슈들에 대해 첨단 분석을 활용하는 방안을 고려할 것을 제안한다. 그러한 사례에는 애플리케이션 평가, 애매한 부분에 대한 스코어링, 의사결정 라우팅, 패턴 인식이 포함된다.

대차대조표 관리의 디지털화

자금 부서는 대차대조표 및 관련 리스크 관리의 책임이 있으나 BCG 서베이 데이터에 따르면 자금 부서의 70%는 대차대조표 및 리스크의 유의미한 관리를 위한 데이터, 모델링, 분석 도구가 부재한 실정이다. 이러한 갭을 해소할 경우, 자금 운영 비용을 평균 20%-30% 줄이고 NII 기여도를 10%-15% 늘릴 수 있다.

우리는 자금 부서가 오랜 문제점들을 해결하는 데 도움이 될 수 있는 십여 개 이상의 디지털 활용 케이스들을 파악했다(보기 4 참조). 이 중 세 개는 즉각적인 단기 효과를 실현할 수 있다.

예측 향상. 자금부는 데이터 분석을 통해 일일 현금흐름양을 예상하고 일중 및 일마감 유동성 준비금을 최적화할 수 있다. 자금부는 과거 데이터에 의존하기보다는 머신러닝 엔진에 수반되는 동적 패턴 인식 역량을 활용할 수 있다. 예측 분석은 월간 현금흐름 패턴을 알아내고 계절성 변동을 파악하며 거시경제적 변동 및 시장 스트레스의 다운스트림 영향을 예상할 수 있으며, 이를 통해 자금부는 은행의 일중 및 일마감 포지션에 대한 개선된 가시성과 보다 심층적인 실시간 통찰력을 갖게 된다. 예측 역량 개선은 자금부가 신규 비스니스의 다운스트림 펀딩 수요를 예상하는 데에도 도움이 될 수 있으며, 이러한 역량은 자금부와 사업부 간의 오랜 문제점을 극복시켜줄 것이며 전반적인 펀딩 전략의 최적화에 도움이 될 것이다.

우수한 의사결정지원 역량. 자금부서는 다양한 입증된 의사결정지원 시스템을 이용하여 가장 효과적인 헷징을 결정하고, 최상의 유동 자산을 매입하며, 가장 유용한 담보를 설정할 수 있다. 유동성 완충 “스위치 도구”들은 자금부의 CIO들이 규제 및 회계 가이드라인 내에서 리스크, 수익률, 자원 소비에 대한 자금부의 포트폴리오를 최적화하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 그러한 포트폴리오들이 은행 전체 자산의 약 20%를 차지할 수 있기 때문에 중요한 역량이다. 자금부서는 광학문자인식과 규칙기반전문가시스템(rules-based expert system)을 이용하는 도구들을 통해 서류를 스캔하고 신속하게 최적의 담보(최저 비용) 설정을 결정할 수 있다.

싸이클 시간 및 일관성 개선. 자금부는 자동화와 프로세스 통합의 증가를 통해 이해당사자들 간의 조율을 개선할 수 있다. 로봇 프로세스 자동화(robotic process automation, RPA)는 반복적인 수작업 프로세스의 자동화를 지원함으로써 대응 시간을 단축하고 오류를 줄이며, 자금부 직원이 전략적이고 가치가 큰 활동에 집중할 수 있도록 할 수 있다. 가교 역할을 하는 기술로서 RPA는 은행이 핵심 프로세스의 완전한 자동화에 준비가 될 때까지 자금부가 기존 IT의 한계를 극복하는 데 도움이 될 수 있다.

규제 및 준법감시의 디지털화

준법감시는 계속해서 은행에 상당한 비중의 비용을 발생시키고 있으며, 지난 십 년간 금융기관들이 공격적인 규제요건을 충족시키기 위해 상당한 자원을 지출하도록 만들어 왔다. 현재 대부분의 주요 신규 규제사항이 최종화 단계에 있기 때문에 이제 은행들은 숨을 고르고 은행 기능의 효율성 개선에 집중할 기회가 생겼다. 그러나, 금융기관들은 계속해서 가파르게 증가하고 있는 제재금 문제에 처해있다. 2018년부터 2019년까지만 살펴보아도 총 제재금은 100억 달러 증가하여 3천8백10억 달러에 달했다.(보기 5 참조.) 감독 기구들도 더욱 적극적으로 금융 범죄 및 부정행위 사건을 추적하고 있다. 미국에서는 그러한 행위에 대한 민사 제재금이 2018년 70억 달러에서 2019년 240억 달러로 증가하여 지난 12개월 동안 거의 세 배 증가했다.

은행들은 몇 가지 방법으로 효율성을 개선하고 위반 리스크를 줄일 수 있다.

고객알기제도(Know Your Customer, KYC)의 결과를 개선한다. KYC는 대부분의 은행에서 시간이 많이 소요되고 수작업이 많은 프로세스이다. 다양한 단계들을 디지털화함으로써 네 가지의 핵심적인 방식으로 상당한 처리능력 및 비용 압박 문제들을 해결할 수 있다.

첫 번째는 고객 정보의 효율적인 수집이다 예를 들어, 모바일 앱, 웹기반 포털, 영상 도구들은 소매 은행이 KYC관련 승인 정보를 고객으로부터 수집하는 것을 더 쉽게 해준다 마찬가지로, 자동화 기술도 기업이 공공 등기소, 외부 데이터 제공업체, KYC 유틸리티를 자사의 KYC 업무흐름에 통합시키는 데 도움이 될 수 있다.

둘째, 개선된 KYC 업무흐름 도구는 정책 및 절차에 대한 이용자 안내를 제공하고, 거래 및 상품 이용 보고를 수집(pooling)하며, 이전 검토 자료를 보관하고, 관리 대시보드에 관련 성과 지표를 부각시킴으로써 효율성을 촉진할 수 있다.

셋째, 기사 필터링 기능이 있는 첨단 스크리닝 도구들은 발생되는 경보의 수를 줄일 수 있다. 이러한 시스템에 내장된 언어 처리 스킬은 이름 스크리닝의 긍정오류율(false positive rate)를 줄일 수 있다.

마지막으로, 디지털화는 특히 저위험 고객군의 경우 은행이 정기적인 검토에서 이벤트 기반 KYC 검토로 전환하는 데 도움이 될 것이다. 적어도 고객의 70%는 일반적으로 이 고객군에 해당하기 때문에 더 효율적인 디지털 스크리닝 방식은 리스크를 줄이는 동시에 비용도 상당히 절감시킬 수 있다.

이러한 디지털 KYC 활용 케이스를 이용하려면 은행들은 모든 로케이션에 걸쳐 KYC 표준을 조화시켜야 한다. 또한, 금융기관들은 리스크 프로파일이 상승된 고객들을 반드시 파악해야 한다. 이러한 규제 요건을 관리하기 위해 은행들은 실제 상품 이용과 예상 상품 이용 간의 편차와 거래 행동을 고려하는 동적 고객리스크등급(CRR) 방법을 적용할 필요가 있다.

스크리닝 시간 단축. 대부분의 스크리닝 활동의 경우, 높은 긍정오류율로 인해 검토와 검증에 직원의 추가 업무시간이 많이 소요되고 있는 실정이다. AI 기반 도구들은 감지된 경보를 사전분류하고 긍정오류의 무시가능 사유를 세부적으로 기술한 노트를 생성함으로써 긍정오류율을 크게 줄일 수 있다.

거래 모니터링 개선. 거래 모니터링 경보 시스템도 많은 긍정오류를 생성하는데 이에 대해서는 반드시 면밀한 조사를 통해 후속조치가 이루어져야 하며 조사관들은 새로운 정보를 수집하고 맥락을 파악하며 관련 주체들을 조사할 필요가 있다. AI 기반 거래 모니터링 시스템은 네 가지 방식으로 긍정오류율을 줄일 수 있다. 이는 데이터 품질을 개선하고 감지 규칙을 개선하며, 세분화를 개선하는 행동 패턴을 감지하며, 고객과 네트워크 분석을 사용하는 서로 다른 주체들 간의 직간접적인 연결을 파악하고, 증거를 단일 문서에 반영함으로써 보고를 간소화하는 것이다.

경보 처리의 자동화. RPA는 더 효율적인 경보 처리를 가능케 한다. 소프트웨어에 내장된 분석 기능은 필터링 개선에 도움이 될 수 있고 문서화와 보고를 용이하게 하여 수작업을 줄일 수 있다.

지속적인 심층적 변화를 만드는 법

정보의 비대칭은 시장을 창출할 수도 있으나 조직 내에서는 문제의 원인이 될 수 있다. 특히, 관리할 리스크가 많고 통합된 운영의 필요성이 증가하고 있으며 그만큼 대차대조표 자원의 가장 전략적인 활용에 대한 필요성도 증가하고 있는 은행들의 경우에 더욱 그러하다.

향후 상황을 예상해보자면, 소수의 은행들만이 전체 금융서비스 가치사슬을 위한 대차대조표 자원을 가지고 있을 가능성이 높다. 다른 금융기관들은 어디에서 어떤 방식으로 경쟁하고 싶은지, 그리고 전문화를 추구할 것인지 규모를 추구할 것인지를 재평가할 필요가 있을 것이다. 어떤 접근방식이든 간에 수익성 있는 성장률을 회복하고 유지하려면 은행들은 비즈니스 수행 방식을 심층적이고 내실 있는 방식으로 변화시켜야 한다. 체계적인 접근방식의 채택은 금융기관들이 이러한 프로세스를 거쳐가는 데 있어 지침이 되어 혁신을 공고히 유지하는 동시에 셀프 디스럽트로 인해 발생할 수 있는 기회에 접근하는 데 도움이 될 수 있다.

가치가 큰 기회들에 대한 우선순위 부여

은행들은 지난 몇 년간 디지털 기술에 많은 투자를 해왔다 그러나, 일부 은행들의 경우에는 통일된 전략적 결과를 위해 자원을 동원하기 보다는 차선적 수준의 수익률을 달성하는 다양한 프로그램들에 예산이 분산되었다. 적절한 분야에 대한 투자가 부족할 경우의 비용은 매우 크다. 디지털 리더들이 “10x” 수익률의 차원에서 생각하는 시대에 전통적인 10% 개선 접근방식은 너무 쉽게 사라지는 느리고 점진적인 변화로 귀결되며 이 때문에 은행들은 계속해서 따라잡는 게임을 할 수 밖에 없다.

대신, 우리는 은행이 12-15개월의 기간에 구체적인 수익을 실현할 수 있는 소수의 우선순위 이니셔티브들을 파악할 것을 제안한다. 단기 성과는 향후 더 전략적이고 영향이 큰 우선순위 사안들에 필요한 자본 및 자원을 풀어줌으로써 더 큰 혁신 여정을 위한 자금조달에 도움이 될 것이다. 또한, 은행들은 포트폴리오 접근방식을 통해 이사진, 투자자, 조직 등 핵심 이해당사자들에게 진전사항을 보여줄 수 있다.

적절한 이니셔티브들의 셋트를 파악하는 데 있어 리스크와 자금 분야의 리더들은 경쟁 우위와 가치 창출에 초점을 맞추어야 한다. 우리의 경험에 따르면, 최대 두세 개의 활용 케이스들에 대해 집중하는 은행들이 최상의 결과를 달성한다. 가치가 큰 기회들을 선정하여 이에 집중함으로써 금융기관들은 운영상의 복잡성을 줄이고, 필요한 참여를 유지하며, 새로운 이니셔티브에 수반되는 문화 및 행동상의 변화를 더 잘 관리할 수 있다.

핵심 프로세스 최적화

완전히 간소화된 디지털 프로세스를 엔드투엔드로 실행할 능력이 있는 은행은 드물다. 신용 부서의 예를 들어보자. 신용 관련 활동은 일반적으로, 프런트오피스, 리스크 관리, 백오피스 절차로 나뉘어진다. 이러한 조치를 엔드투엔드로 통합함으로써 금융기관들은 모든 신용 단계들을 STP(straight-through process)로 통합할 수 있으며, 이는 지속적으로 업데이트되는 분석으로 지원된다. 이러한 방식의 신용 여정 디지털화는 은행이 처리시간을 단축하고, 비용을 절감하며, 개인 리스크 프로파일에 따라 고객에 제공하는 상품 및 서비스를 맞춤화하는 데 도움이 될 수 있다.

대부분의 은행들은 수백 건의 프로세스들을 관리한다. 이 중에서 수십 개 정도만 진정한 핵심 프로세스들이다. 리스크, 자금, 준법감시 분야의 리더들은 전체 프로세스 환경을 혁신하려는 시도보다는 운영에 핵심적인 활동들을 선정한 다음 그러한 프로세스 내의 여러 단계들을 엔드투엔드로 검토해야 한다. 면밀한 분석은 불필요한 수작업 접촉 지점과 비일관된 문서화 등의 취약점을 파악하고 디지털 기술의 적절한 조합이 도움이 될 수 있는 주요 순간들을 표시하는 데 도움이 될 수 있다.

젊은 인재들이 동기부여, 가치인정, 영감을 느끼는 문화는 필수적이다

리스크 모니터링의 경우, 은행은 다양한 경제, 시장, 고객 관련 데이터를 이용하여 채무불이행 리스크 상승 패턴을 파악하는 자동화 조기경보 지표들을 만들 수 있다. 금융기관들은 단순히 기존 프로세스들을 자동화하는 것보다는 먼저 핵심 의사결정 단계들을 간소화하는 데 집중해야 한다. 예를 들면, 대출금액, 등급 분류, 기타 기준에 따라 고객을 세분화하는 데 시간을 할애하는 것은 은행이 저위험 계좌들을 그룹화하는 데 도움이 될 수 있다. 그런 다음에는 자동화를 통해 그러한 고객군에 대한 검토와 승인을 패스트트랙으로 처리할 수 있다.

데이터 관리 개선, 첨단 분석, 자동화 기술의 활용 증가는 은행이 의사결정의 품질 및 속도를 개선하고, 처리능력을 활용하며, 오류를 줄이고, 전향적인 정량적 논의를 촉진하는 데 도움이 될 수 있다. 그러나, 프로세스 재설계를 한번에 달성할 필요는 없다. 은행들은 대출 행정업무 등의 상당한 수작업 입력이 수반되는 분야들에 초점을 맞추는 기본적인 수준의 디지털화부터 시작할 수 있다. 시간이 지나면 신용 및 리스크 관리 프로세스의 완전한 자동화를 목표로 프로세스의 기능성을 반복하고 개선할 수 있다. 그런 다음에는 이와 같은 접근방식을 핵심 자금 및 준법감시 과제에 적용할 수 있다.

적절한 인에이블러 창출

조직들은 필요한 구성요소들이 갖추어지도록 해야 하며 어떠한 종류의 구조가 운영의 민첩성을 개선시킬 것인지 고려할 필요가 있다. 거버넌스 메커니즘도 반드시 조정하여 리스크 컨트롤, 파이낸스, 자금 부서들 간의 협업 증진을 지원하는 동시에 적절한 분리도 유지해야 한다.

팀들이 솔루션을 개발할 수 있도록 하기 위해서는 새로운 매트릭스, 인센티브, 보고 관행이 필요할 것이다. 다양한 스킬과 인재상도 필수적일 것이다 – 은행들은 더 많은 비즈니스 인텔리전스 전문가, 데이터 과학자, 부서의 니즈와 우선순위를 전달할 수 있는 “비즈니스 트랜슬레이터”를 필요로 할 것이다.

디지털 인재에 대한 높은 시장 수요를 고려하면, 현명한 은행들은 필요한 분야의 채용을 증강할 뿐 아니라 기존 자원을 최대한 활용하는 신중하고 창의적인 방식을 찾을 것이다. 조직은 사업부, 부서, 지역 전반에 걸쳐 공유될 수 있는 역량에 대해 생각해볼 수 있으며 팀의 역할이 다양한 디지털 이니셔티브의 윤곽에 맞도록 진화할 수 있는 프로젝트 기반 팀을 개발할 수 있다.

더 새롭고 젊은 디지털 네이티브 인재들이 동기부여, 가치인정, 영감을 느끼는 문화를 창출하는 것도 매우 중요하다. 팀들을 병치된 부서들에 함께 묶고, 순환근무를 지원하며, 팀에 적절한 권한을 부여하는 것은 은행이 자율성과 창의성의 기회에 이끌린 더 젊은 직원들을 유치하고 유지하는 데 도움이 될 수 있다. 또한, 애자일 업무 방식에 따른 보다 수평적인 조직 구조를 통해 기업들은 전통적인 조직보다 신속하게 우수한 결과를 달성할 수 있다.

은행이 혁신을 관리하는 방식도 중요하다. 기업들은 3-5년 동안 단계적으로 계획할 수 있으나 그러한 계획과 이를 뒷받침하는 실행은 반드시 지속적으로 검토되어야 하며 고위 리더십의 참여가 이루어져야 한다. 조직은 시장, 비즈니스, 경쟁사 관련 리스크 및 기회에 따른 최적화가 가능한 방식으로 혁신 계획을 재편할 준비가 되어야 한다. 혁신을 가속화하기 위해 금융기관들은 디지털 가치사슬의 어떤 부분에서 내부 구축이 합리적인지, 어떤 부분에서 제휴 또는 인수가 필요한지를 평가해야 한다. 최고의 제공업체를 파악하고 유망한 핀테크 및 “리스크텍”과 전략적 제휴를 형성함으로써 은행들은 필요한 인재를 유치하고 혁신을 패스트트랙으로 달성할 수 있다.

최고디지털책임자가 이끄는 혁신 부서는 세부적인 목표, 이정표, 메트릭스를 기준으로 철저하게 진전사항을 추적함으로써 모멘텀을 유지할 뿐 아니라 방향을 조정할 적시에 신호를 보낼 수 있다.

애자일 업무 방식 채택

애자일 업무 방식이 산업 전반에 확산됨에 따라 리스크 및 준법감시 부서들은 애자일 방식을 적절하게 적용하도록 할 필요가 있다. 선도적인 조직들은 다음의 세 가지를 실행할 수 있을 것이다:

• 은행의 애자일 포트폴리오 상에서 리스크가 가장 큰 부분을 파악한다. 리스크 부서는 조직 전반에 걸쳐 애자일 프로그램을 위한 리스크 파악 및 평가에 개입할 필요가 있다. 이를 효과적으로 수행하기 위해서는 실시간 동적 모니터링을 수행할 수 있는 역량이 필요하다. 리스크 평가 결과를 기존 업무흐름 및 리스크 관리 운영 시스템에 통합하는 디지털 도구들이 도움이 될 수 있다. 기술적 아키텍쳐 설계는 기업의 현 기술 구도에 대한 철저한 이해를 요구하며, 일반적으로 업무흐름 도구들 간의 데이터 공유, 취합, 우선순위 설정을 위한 백엔드 시스템의 개발을 포함한다.
• 리스크 및 준법감시 부서가 언제, 어떻게 개입되어야 할지 결정한다. 리스크 및 준법감시 부서들은 애자일 프로젝트 팀의 요구사항을 처리하는 효율적인 프로세스도 필요로 한다. 체계적인 리스크 평가 도구는 리스크 및 준법감시 부서가 애자일 포트폴리오의 구성과 특성을 더 쉽게 이해할 수 있게 해준다. 그런 다음, 경영진은 리스크 및 준법감시 부서의 개입의 영향에 따라 우선순위를 설정할 수 있으며 적정한 스킬 및 전문성이 배분되도록 하여 효율적인 자원 활용을 보장함과 동시에 커버리지를 극대화할 수 있다.
• 애자일 리스크 및 준법감시 관행을 채택하여 협업을 간소화한다. 리스크 및 준법감시 부서 자체도 협업의 간소화를 위해 애자일 방식을 채택할 필요가 있다. 모델 개발 또는 스트레스 테스팅 등의 평상시의 리스크 프로세스에 애자일 방식을 적용함으로써 기업들은 최대 25%의 효율성 개선을 실현할 수 있으며 이를 통해 다른 우선순위 활동에 자원을 활용하거나 비용 절감을 창출할 수 있다.

이러한 변화에 매진하는 은행들은 리스크를 줄이고 성장에 다시 활력을 불어넣음으로써 향후 십 년간 나타날 변화와 기회를 버틸 수 있는 더 탄력적이고 지속가능한 모델을 창출할 수 있다.

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