씨앤테크(대표 김기덕)는 IoT 기반 동산담보관리 서비스를 통해 축적된 데이터를 활용해 ‘AI 부도율 예측 모델’을 개발하고 금융권의 리스크 관리 체계 고도화를 지원하고 있다고 24일 밝혔다.
업체에 따르면 씨앤테크는 2018년 동산담보대출 활성화 정책에 따라 주요 금융기관에 IoT 기반 동산담보관리 서비스를 제공해 왔으며 이 과정에서 다양한 운영 데이터를 다년간 수집해왔다. 이번에 개발된 모델은 동산담보대출 실행 이후 담보자산의 가동률, 이동 패턴, 위치 이탈 이력, 유지보수 주기 등 실시간 데이터를 AI가 분석해, 해당 기업의 부도 가능성을 미리 파악할 수 있도록 설계된 것이 특징이다.
특히 제조업, 운송업, 건설장비 리스업 등 부실채권(NPL) 발생 위험이 상대적으로 높은 산업군에서는 담보자산의 실시간 운영 상태를 기반으로 부도 징후를 조기에 경고할 수 있다. 이를 통해 금융기관은 대출 자산의 안정성과 회수 가능성을 동시에 확보할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.
씨앤테크는 해당 모델을 토대로 부도 예측 경보 시스템, 담보 회수 우선순위 결정 도구, 리스크 기반 담보평가 리포트 등 금융기관의 실무 활용도를 높일 수 있는 기능들을 단계적으로 확대 제공할 계획이다.
씨앤테크 관계자는 “고금리·고물가 상황이 지속되며 중소기업과 소상공인의 자금 사정이 악화되는 가운데, 부동산 외에 동산을 활용한 대출 수요가 증가하고 있다”며 “이에 따라 IoT 기반 동산담보관리 및 리스크 예측 기술은 금융 사각지대 해소에 기여할 수 있는 새로운 대안으로 주목받고 있다”고 설명했다.
이어 “기존 신용평가 모델은 재무제표 등 과거 데이터를 기반으로 해 예측에 한계가 있었지만, 당사는 실물 운영 데이터를 활용해 미래 위험을 선제적으로 감지하는 기술력을 확보했다”며 “비재무적 요인까지 반영한 보다 정교한 부도율 예측이 가능하다”고 덧붙였다.
황지혜 기자
