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Bank of America는 SAS 덕분에 신용 리스크 스코어링과 예측이 신속하게 이루어지고 있습니다.

포트폴리오 신용 리스크 모델링은 오늘날 은행 업계의 기본적인 기능입니다. 마이너스통장(lines of credit), 담보대출 및 신용 카드와 같은 대출 상품들은 은행에 높은 수준의 리스크를 가져다 주며 불안정한 경제 상황에서는 더욱 그렇습니다. 채무 불이행은 심각한 상황을 초래하며 대출기관과 대출자 모두에게 엄청난 영향을 미치게 됩니다. 은행들은 신용 리스크 관리 프로세스를 도입하여 정기적으로 신용 포트폴리오를 모니터링 및 평가하고 평가한 내용을 확인하며 수시로 자신의 리스크 상태와 자산 가치를 파악하고 있습니다. 오늘날과 같은 복잡하고 급변하는 금융 체제에서 강력하고 엄격하며 정확한 신용 리스크 관리 프로세스와 기술은 대출 기관들의 리스크 노출을 완화하는데 중요한 역할을 합니다.

Bank of America는 세계 최대 규모의 금융 기관 중 하나로써, 개인 고객, 중소 시장 비즈니스 및 대기업들에게 다양한 은행, 투자, 자산 관리 및 기타 금융 및 리스크 관리 상품과 서비스를 제공하고 있습니다.

대략 5천9백만 소비자 및 소기업과의 거래, 6,000여곳의 소매 은행 사무소와 18,000개 이상의 ATM을 갖추고 있는 Bank of America는 세계 선두의 자산 관리 기업이면서 광범위한 자산 부문에 걸친 기업 및 투자 은행과 트레이딩의 글로벌 리더입니다.

CIG(Corporate Investments Group)은 Bank of America의 매도 가능 증권 포트폴리오를 관리하고 있으며 이들이 제공하는 9백5십만 담보 대출에 대한 부도율(PD)을 모델링하고 산출합니다. 또한, 이 그룹은 시장 가치, 조기 상환 속도 및 금리 변동에 대한 민감도를 산출하고 190억 달러의 채권 관리 권한 자산을 이러한 리스크로부터 보호합니다. 최근, CIG는 은행의 신용 카드 포트폴리오에 대한 대출 손실을 예측하는 업무도 지원하기 시작하였습니다.

속도에 대한 요구 사항

CIG는 여러 해 동안 신용 리스크 모델링을 위해 SAS의 분석 기능을 이용해 왔지만, 신용 카드 손실 예측 책임이 추가되면서, 모델링 및 계산 프로세스를 실행하기 위해 내부 공유 서비스 환경의 사용도를 재평가해야만 했습니다. 이는 프로세싱 시간을 단축하고 비정형(ad hoc) 데이터 분석을 위한 리소스 액세스 및 가용성을 높이며 은행 비즈니스의 업무상 중요한 기능에 대한 비즈니스 연속성을 보장하는데 도움이 될 것입니다.

CIG의 수석 부사장인 Russell Condrich는 “현재의 비즈니스 문제를 해결해줄 수 있는 솔루션 뿐 아니라 미래의 비즈니스 요구 사항도 충족시켜주는 유연한 솔루션이 필요했습니다. 대규모 멀티 테라바이트 데이터베이스를 신속하고 효율적으로 프로세싱하는 것이 우리의 주된 요구 사항이었으며 SAS는 이를 완벽하게 수행하였습니다. SAS가 없었다면, 프로세싱 시간이 더 늘어나고 연계매매 의사 결정도 지연되어 결국에는 시장에서 뒤처지게 되었을 것입니다.”라고 말합니다.

SAS와 IBM의 제휴 결과

자사의 성능 요구 사항을 충족시키기 위해, 이 그룹은 SAS® Grid Computing 기반의 SAS® Enterprise Risk Management, 112 core IBM BladeCenter 그리드 및 IBM의 XIV® Storage System 기반의 SAS® Scalable Performance Data Server로 구성된 전용 플랫폼으로 프로세싱 작업을 이전시켰습니다. 이러한 이니셔티브는 이미 은행의 부도율 계산 시간을 96시간에서 단 4시간으로 단축시키는 엄청난 결과를 제공하고 있습니다. CIG에 따르면, 임시 작업에 대한 프로세싱 시간도 90%나 절감되어 이전 환경보다 3배 더 빠른 속도로 프로세싱되고 있다고 합니다.

플랫폼은 8개의 SOR(systems of record)로부터 데이터를 가져오는데 이는 수억 만개의 레코드 또는 30 테라바이트의 소스 데이터에 이르며, 이를 통해 SAS 환경은 IBM의 XIV 스토리지 환경으로부터 초당 3.9 기가바이트의 입출력 처리량을 소화할 수 있습니다. 현재 대략 30명의 사용자들이 환경에 무제한 액세스하고 있는데 기존의 공유 서비스 환경의 경우, 실행되는 많은 작업들로 인해 사용자 시간이 경쟁적이었고 응답 시간도 천차만별이었습니다.

탁월한 성능

CIG의 전무 이사인 Stephen Lange는 “우리는 이제 기간이나 계산 요구 사항을 기반으로 작업 일정을 정하고 우선 순위를 정하는 강력한 플랫폼을 사용자들에게 제공해주는 환경을 갖추게 되었으며, 이로써 임시 작업 수행 시 예약된 작업과 경쟁할 필요가 없어졌습니다. 이 고급 그리드 플랫폼은 우리에게 매우 우수한 성능을 제공해주고 있습니다. 대용량 데이터를 고유한 방식으로 처리하는 SAS는 우리에게 절대적으로 필요한 솔루션입니다.”라고 말합니다.

일례로, Lange는 다음과 같이 덧붙입니다. “우리는 여러 가지 시나리오를 이용하고 전체 모델을 통해 400,000건의 특정 대출 포트폴리오를 스코어링해야 하며 360개월의 담보 대출 기간 동안 이를 실시해야 했습니다. 이러한 프로세스에는 3시간이 소요되곤 했었는데 지금은 그리드의 병렬화 기능으로 인해 10분 밖에 걸리지 않습니다. 작업에 소요되는 시간이 3시간에서 10분으로 단축됨으로써 정보를 제공하고 의사 결정을 내리는 우리의 능력도 대폭 향상되었습니다.”

그는 “은행은 최대한 정확하고 신속하게 손실을 예측하여 조직의 선임 경영진에게 제공할 수 있기를 원합니다. 이를 위해 우리는 대출을 스코어링하고 적절하게 리스크를 평가할 수 있는 충분한 IT 리소스만 갖추고 있으면 됩니다. SAS, IBM 및 내부 기술 그룹의 파트너십을 통해 우리는 리스크 관리 리더십을 발휘할 수 있는 플랫폼을 구축할 수 있었습니다.”라고 말합니다.

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