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고객 성공 사례

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성공 사례

 

Dexia Bank는 빠르고 정확한 신용 스코어링을 위해 SAS를 이용하고 있습니다

Dexia Bank는 하루 최대 700건의 고객 대출 신청을 접수하고 있으며 이를 위해 자동화된 리스크 평가 도구를 이용하고 있습니다. 모델 구축과 데이터 추출에서부터 의사 결정 지원을 위한 분석에 이르기까지 SAS 기술을 전면적으로 활용한 덕분에 대출 신청의 85%가 자동으로 처리되고 있습니다. 그리고 새로운 법안, 시장의 발달 또는 소송율에 따라 간편하게 스코어링 매개변수를 조정할 수 있습니다. 이로 인해, 리스크 관리 부서의 생산성이 증대되고 있으며 향상된 리스크 포지션 덕분에 은행의 전반적인 재무 상태가 개선되고 있습니다.

은행 및 보험 상품과 서비스가 널리 공급되면서 Dexia는 벨기에에서 두 번째로 규모가 큰 금융 그룹으로 자리매김하고 있습니다. 다른 금융 기관들과 마찬가지로, Dexia Bank는 신용 스코어링 절차를 이용하여 고객 대출에 대한 리스크를 평가하고 있습니다. 하지만 이러한 절차에 사용되는 엄청난 수의 매개변수로 인해 리스크 평가는 매우 많은 시간이 소요되는 작업이 되고 있습니다.

예상 채무 불이행 평가

Dexia Bank는 두 가지 방식을 이용하여 상환 능력을 평가하며 대출 신청자가 기존 고객인지 신규 고객인지 여부에 따라 방식이 결정됩니다. 신규 대출 신청자일 경우, 은행은 나이, 결혼 여부, 직업, 상품 종류, 대출 기간 및 수입과 같은 정적 변수를 기반으로 하는 상품 스코어카드를 이용합니다. 기존 고객일 경우엔 바젤 2 협약의 요구 사항에 따라 행동 스코어링 방식을 이용하여 예상 채무 불이행을 평가합니다. 이러한 평가를 통해 향후 12개월 내에 고객이 자신의 채무를 상환하지 못하게 될 확률을 알 수 있습니다. 이러한 평가는 초과 당좌 대월액, 신용 카드 사용액, 상환 적시성 및 계좌 입출금 내역을 포함하여 매우 많은 변수들을 고려합니다.

Dexia Bank의 리스크 책임자인 Sophie Labenne은 "예상 채무 불이행을 기반으로 하는 우리의 신용 스코어링 방식은 기존 고객에 대한 모든 정보를 분석합니다. 신청 고객에 대한 정보를 더 많이 알수록 고객들의 대출 상환 능력을 더 정확하게 평가할 수 있습니다. 이 외에도, 대출 리스크를 해결하기 위해 은행이 비축해야 할 자산과 준비금에 대한 바젤 2 협약의 요구 사항을 고려해야 합니다."라고 설명합니다.

높은 점수를 받은 SAS

접수되는 대출 신청자의 수와 방대한 수의 관련 매개 변수로 인해, Dexia Bank는 올바른 의사 결정을 신속하게 내리는데 도움이 되는 강력한 소프트웨어가 필요했습니다. 이들이 원하는 응용 프로그램은 대출 허용 여부 결정 작업의 자동화 수준을 최대한 높여 분석가들의 업무 부담을 덜어주어야 했습니다.

Dexia Bank는 SAS와 협력하여 스코어카드를 구축하기로 결정했습니다. Labenne은 "우리는 1980년대 후반부터 데이터 수집을 위해 SAS 기술을 이용해 왔습니다. 데이터를 활용하고 보고서를 작성하기 위해 여러 해 동안 SAS 보완 도구들을 추가로 도입했습니다. 최근에는 스코어링 시스템을 개발, 모델링 및 모니터링하기 위한 모듈을 추가함으로써 모든 요구 사항을 완벽하게 충족시키는 엔드 투 엔드 SAS 신용 스코어링 솔루션을 갖추게 되었습니다."라고 말합니다.

원시 데이터에서부터 의사 결정에 이르기까지

Dexia Bank의 리스크 관리 부서에 구축된 SAS 솔루션은 먼저 모든 고객, 상품 및 금융 데이터베이스로부터 원시 데이터를 추출한 다음 SAS 메인프레임을 실행하는 중앙 서버에 이 정보를 통합합니다. 모든 프로그램과 응용 프로그램도 이 서버에서 실행되기 때문에 프로세싱 속도와 자동화가 향상됩니다. 이 외에도 SAS Enterprise Mine를 이용하여 스코어링 시스템을 개발하고 미세 조정합니다.

Dexia Bank는 각 고객에 대한 리스크를 평가하기 위해 ERIC(Evaluation Risk Client)이라는 응용 프로그램을 개발하였습니다. ERIC 보고서는 SAS를 이용하여 작성됩니다. 스코어링 모델에 따라, ERIC은 예, 아니오 또는 미결이라는 자동 응답을 생성합니다. 후자의 경우, 대출 신청은 상품 스코어카드를 기반으로 하는 기존 시스템으로 전달되거나 전문 분석가에게 전달됩니다. 이 응용 프로그램의 목적은 자동화를 향상시키기 위해 미결 사례의 수를 제한하는 것입니다. 이 외에도 Dexia는 어음 할인률을 극대화하고 채무금 반환 소송을 최소화해야 합니다.

철저한 모니터링

상품 수익성과 어음 할인율을 모니터링하고 채무금 반환 소송에 대한 후속 조치를 위해 SAS 솔루션은 매월 보고서를 작성합니다. 이 비율은 각 스코어링 범주 별로 상세하게 분석됩니다. 해당 스코어에 대해 이 비율이 지나치게 높아지면 고객 스코어링 응용 프로그램에서 관련 변수들을 조정합니다. 이러한 매개 변수에는 다음과 같이 변화하는 지불 습관이 반영됩니다. 예를 들어, 온라인 거래를 위한 신용 카드 사용 증가와 수표 사용률의 점진적 하락은 대출 신청자의 리스크 평가에 영향을 미치는 요인들입니다.

변화하는 요구에 맞게 신속하게 조정

Labenne은 "SAS의 핵심 이점은 교육을 실시할 필요성이 최소화된다는 것입니다. 일례로, SAS 솔루션은 사용이 매우 간편한 포인트 앤 클릭 응용 프로그램입니다. 따라서 높은 수준의 IT 지식을 갖추고 있지 않더라도 강력한 스코어링 모델을 구축할 수 있습니다. 우리가 직접 스코어링 모델을 만들고 변수를 선택한 다음 IT 부서에게 요청하여 실제 환경에서 사용해볼 수 있습니다. IFRS나 바젤 2와 같은 법안의 변경과 심화되는 경쟁에 직면하여 스코어링 모델을 지속적으로 세부 조정해야 하는 우리에게 있어서 이 기능은 매우 중요합니다. 이러한 점에서 SAS는 우리가 필요로 하는 모든 유연성을 제공해줍니다. 질의 기능 역시 사용이 매우 간단합니다. 그래픽 시각화는 우리가 중점적으로 다루어야 할 비율과 동향을 즉각적으로 파악하는데 유용합니다."라고 말합니다.

마케팅 캠페인을 위한 기반 마련

행동 스코어링 시스템은 고객 세분화를 위해 마케팅 부서에서도 활용됩니다. 일례로, 이 시스템은 홍보 우편물을 발송하기에 가장 적합한 고객 프로필을 찾는데 적합합니다. 이 시스템을 이용하면 고객의 총 자산을 기반으로 세부적인 프로필을 분석할 수도 있고 리스크와 수익 간 상관 관계 분석도 실시할 수 있습니다.

Labenne은 "220만에 이르는 Dexia 고객들 대부분이 여러 가지 신용 카드와 계좌를 보유하고 있다는 사실을 생각해보면, 마케팅 부서가 다루어야 하는 정보의 양이 어느 정도일지 상상할 수 있을 것입니다. SAS 예측 분석은 어떤 고객이 어떤 상품에 관심을 갖고 있는지를 파악하는데 도움이 됩니다. 따라서 마케팅 캠페인의 성공률이 대폭 향상되며 특정 상품이나 서비스에 관심이 없는 고객들이 이탈하지 않도록 방지할 수 있습니다."라고 강조합니다.

리스크와 가용 자금 간 균형 유지

리스크 평가 응용 프로그램은 은행의 기반을 공고히 할 수 있도록 도와주므로 은행 전체가 혜택을 누리게 됩니다. Labenne은 "다른 은행들이 바젤 2 요구 사항을 준수하느라 고군분투할 때 우리는 자산과 리스크 포지션을 지속적으로 개선시켜 한 걸음 앞서 나갈 수 있습니다. 향상된 리스크 관리 전략을 통해 준비금이 기준 이하로 떨어지는 것을 방지할 수 있으며 여유로워진 자본을 다시 투자하여 더 많은 수익을 낼 수 있습니다. 이것이 바로 우리의 성공 비결입니다."라고 자신있게 말합니다.

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Dexia Bank

비즈니스 이슈:
리스크 평가와 자동화
Solution:
SAS Credit Scoring을 통해 리스크와 자산 포지션 향상

SAS는 우리가 필요로 하는 모든 유연성을 제공합니다

Sophie Labenne

Dexia Bank 리스크 책임자

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