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다이내믹 ALM & 하이 퍼포먼스 리스크 매니지먼트

- 존 폴리(SAS 아시아 태평양 지역 리스크 관리 부문 책임자)

 

2008년 하반기에 발생한 리먼 브러더스 파산으로 몰아 닥친 세계적인 금융위기는 우리에게 많은 교훈을 주었다. 사실 금융위기가 발생하기 3년 전부터 업계에서는 모기지 문제를 인식하고 있었지만, 어느 누구도 그에 대한 대책을 세우지 않았고, 사태가 발생했을 때 ‘신디케이션(syndication) - 일반적으로 독립된 개별 경제주체들이 공동의 목적을 달성하기 위해 만든 잠정적인 조직을 의미, 공동대응협의체’ 조차도 제대로 구성되지 않았다. 이 같은 금융위기의 재발을 막기 위해 등장한 것이 ‘바젤Ⅲ협약’이다.

 

점점 강화되는 규제들

바젤III는 금융위기를 통해 나타난 기존 바젤II의 한계를 극복하기 위해 유동성 규제와 은행의 자본을 강화할 목적으로, 2010년 9월 12일에 탄생했다. 바젤III 규정에는 여러 내용이 담겼지만 골자는 다음과 같다. ‘은행은 갑작스러운 유동성 위기에도 30일 동안 견딜 수 있을 정도의 우량한 유동성 자산을 충분히 보유해야 하며, 장기 차입 만기일에 상응하는 충분하고 안정적인 장기 자금원을 확보해야 한다’. 이를 위해 은행들은 양질의 자기자본을 세 배 가량 늘려야 하는 상황에 놓였고, 향후 10년에 걸쳐 수천억 달러의 자본을 강화해야 하는 숙제를 안고 있다.

한편 한국 은행의 대다수가 자본시장에서 많은 투자를 하고 있다. 따라서 그 어느 은행들보다 큰 도전을 받고 있으며, 유동성 위기에도 취약하다. 홍콩도 마찬가지이다. 이 같은 은행들이 당면한 문제 중 하나는 리스크에 대응하면서 동시에 레가시 시스템을 운영해야 한다는 것이다. 인수 합병으로 성장한 HSBC는 코어 뱅킹 시스템만 1,800개에 달한다. 전 세계적으로 1,800개의 서로 다른 코어 시스템이 있는 셈이다. 따라서 고객에 대한 단일 뷰를 갖기 어렵고, 원하는 정보를 즉각적으로 추출하기 힘들다. 이런 상황에서 또 다시 금융위기가 발생한다면 그 여파는 불을 보듯 뻔하다.

 

규제 당국은 은행의 운명을 책임지지 못한다

2008년 9월, 한 루머가 홍콩 금융계를 강타했다. BEA은행이 리먼 브러더스와 AIG에 자금이 묶여 유동성 위기에 빠졌다는 루머가 확산되자 불과 몇 시간 만에 은행은 마비사태에 이르렀다. 거래고객들은 돈을 인출하기 위해 몰려들었고, 은행 직원들만으로는 대응이 불가능해지자 경찰까지 출동했다.

홍콩 내에서 자산규모가 다섯 번째에 달하는 이 대형 우량 은행의 대량 예금 인출사태를 막기 위해, 데이비드 리 BEA 회장은 루머가 사실이 아니며, BEA의 유동성은 풍부하다고 호소했다. 홍콩금융관리국 총재도 직접 나서서 “BEA는 자산 건전성, 자본 충족 및 유동자금비율 등 재정이 양호한 상태”라며 기자회견까지 했지만 예금자들의 동요는 여전했다. 규제당국이 예금보호한도를 2배로 늘렸지만 효과는 여전히 없었고, 주가는 폭락했다.

파산 선고 직전까지 갈 뻔한 BEA은행은 그러나, 한 투자자의 말 한 마디로 살아나게 된다. “홍콩 시민 여러분, 당신들은 바보 같습니다. 내가 이 은행을 잘 아는데, 여러분 덕에 난 BEA 주식을 싼 가격에 사고 있습니다”. 이 같은 말로 예금자들의 마음을 움직인 사람은 은행 회장도, 규제 당국도 아닌, 한 갑부였다. 결국, 규제 당국은 은행의 운명에 아무런 도움 주지 못한다는 사실을 우리는 새삼 깨달았다.

금융기관은 리스크 관리를 위해 유동성 자산을 얼마나 갖고 있어야 할지 결정해야 한다. 그러나 안타깝게도 의사결정권자는 자기자본비율(BIS)에 영향을 주는 모든 움직임을 일일이 볼 수는 없다. 따라서 리스크 관리 측면에서 심각성은 알지만 발생 가능성을 예측하기란 쉽지 않다. 각국의 규제 당국은 모기지 자산 지표 강화 등 규제요건을 강화하고 있다. 이제 어떻게 해야 할까?

 

모든 움직임을 모델링하는 ’ 다이내믹 ALM’

리스크 관리기법으로 ALM(Asset & Liability Management, 자산·부채 종합 관리)의 중요성이 날로 높아지고 있다. 그러나 ALM에 보다 근본적인 변화가 필요하다. 앞서 언급했던 것처럼 자기자본비율에 영향을 주는 모든 움직임을 일일이 볼 수 있어야 하고, 모든 것을 모델링해야 정확한 분석이 가능하다. 바로 이를 가능하게 하는 것이 ‘다이내믹 ALM’이다. 

다이내믹 ALM은 일부가 아닌, 전체 ALM에 대한 시뮬레이션을 적용하는 프로세스로, 세 가지 프로세스로 진행된다. 우선 ‘정적 ALM 분석(Static ALM Analysis)’. 상품 분석과 리스크 요인을 정의하고, 현금 흐름과 평가를 기반으로 유동성 리스크와 금리 리스크 등을 분석하는 것이다. 이 정적 ALM 분석을 하고 나면, 다음으로 ‘행동 ALM 분석(Behavioral ALM Analysis)’을 한다. 1억 원이라는 돈을 주면 사람마다 사용하는 패턴이 다르다. 이렇듯 각 고객이 어떤 성향인지를 이해해서 유동성 프로파일에 적용하는 것이다. 다음으로 ‘다이내믹 ALM 분석(Dynamic ALM Analysis)’을 수행한다. 앞서 수행했던 ‘행동 모델링’과 ‘새로운 비즈니스 시나리오(금리 혹은 금리를 적용하지 않는 통계적인 모델, 비즈니스 사용자 예측 등)’을 적용해 ALM 분석을 실시한다.

 

다이내믹 ALM 분석을 위한 ‘하이퍼포먼스 리스크 매니지먼트’

한편, 시티은행은 다이내믹 ALM 분석을 위해 2,000만 개의 오픈 트랜잭션과 6만 개의 리스크 팩터를 100개의 스트레스 시나리오에 적용하고 있다. 이 어마어마한 수치를 분석해내기 위해서는 시간이 필요하다. 그러나 주어진 시간은 길지 않다. 호주의 주식시장이 마감하고 미국 주식시장이 열리기 전까지 분석해내야 한다. 각종 팩터와 시나리오를 적용해 어마어마한 데이터를 반복적으로 읽고 써야 하므로 웬만한 하드웨어로는 퍼포먼스에 문제가 발생할 수 있다. 따라서 별도의 하드웨어가 필요하다.

2010년 세계적으로 소버린 리스크가 부각된 가운데 두바이월드가 유동성 문제를 겪을 때, 싱가포르 금융당국에서는 은행들에게 익스포저(Exposure, 신용 사건 발생 시 기업이 거래 상대방으로부터 받기로 약속된 대출금액 또는 상품의 시장가치, 리스크에 노출된 양)에 대한 답변을 요청했다. 그런데 은행들은 이를 확인하는데 무려 5일이나 걸렸다. 이를 계기로 한 은행에서는 이에 대응할 수 있는 시스템을 구축했다. ‘SAS 하이퍼포먼스 리스크 매니지먼트(SAS High Performance Risk Management)’이다.

이 솔루션은 마켓 스테이트를 기반으로 유동성 프로파일과 행동모델 등을 적용해서 굉장히 큰 데이터를 읽고 쓰기를 반복해도 퍼포먼스에 문제가 발생하지 않도록 메모리 단에서 계산이 이루어지도록 했다. 이로써 분석을 신속히 수행할 수 있다. 가령, 과거에는 2만 개의 마켓 스테이트에서 100만 개의 트랜젝션 있다고 가정할 경우 이를 계산해내는 데 17시간이 소요됐다. 그러나 SAS의 ‘하이퍼포먼스 리스크 매니지먼트’는 특허 받은 SAS의 인메모리 분석기술을 200 HP BladeSystem ProLiant Server Blades에 탑재하여 1,600개 프로세서 코어를 적용한 결과, 분석 시간이 10여 분으로 줄었다. 믿기는가? 17시간이 10분으로 줄어든 것이다!

또, 2만 개의 마켓 스테이트에서 100만 개의 트랜젝션을 3개의 리스크 팩터 조정(이율 18% 인상할 경우, 19% 인상할 경우, 환율을 19% 인상할 경우)과 1,600개 프로세서 코어를 적용해서 분석해내는데 걸리는 시간은 10초에 불과했다. 그야말로 실시간으로 리스크를 측정할 수 있는 것이다.

홍콩 BEA은행의 사례에서 보듯 뜻하지 않은 리스크는 어디서나 발생한다. 리스크를 최대한 예측하고, 혹여 예측하지 못한 리스크에도 발 빠르게 대응하기 위해선 ‘다이내믹 ALM 분석’이 필수이다. 그리고 SAS의 ‘하이퍼포먼스 리스크 매니지먼트’는 다이내믹 ALM 분석에 날개를 달아줄 것이다.

 

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