KR20230092270A - 채무자 상환능력 평가 방법 - Google Patents

채무자 상환능력 평가 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 등급 내 채권의 회수율 예측 오차를 최소화함에 따라 상환능력 등급을 안정적으로 관리할 수 있게 한 채무자 상환능력 평가 방법에 관한 것으로, 특히 상환능력에 따라 감면율을 탄력적으로 차등 적용하고, 소득, 재산 등 기본적인 사항 외 채무자의 여건, 예컨대 연령, 정상거래기간, 신용관리정보, 연체채권 특성 등을 반영하여 채무자의 상환능력을 평가함에 따라 채권을 안정적으로 보호할 수 있도록 하는 채무자 상환능력 평가 방법에 관한 것이다.

Description

채무자 상환능력 평가 방법 {REPAYMENT CAPABILITY EVALUATION METHODS OF DEBTOR}
본 발명은 채무자 상환능력 평가 방법에 관한 것이다. 더욱 상세하게는 등급 내 채권의 회수율 예측 오차를 최소화함에 따라 상환능력 등급을 안정적으로 관리하고, 특히 상환능력에 따라 감면율을 탄력적으로 차등 적용하며, 소득, 재산 등 기본적인 사항 외에 채무자의 여건, 예컨대 연령, 정상거래기간, 신용관리정보, 연체채권 특성 등을 반영하여 채무자의 상환능력을 평가함에 따라 채권을 안정적으로 보호할 수 있도록 하는 채무자 상환능력 평가 방법에 관한 것이다.
채권은 정부, 공공단체, 주식회사 등이 일반인으로부터 자금을 조달하기 위하여 채무이행약속증서를 발행하는 증권으로, 이러한 채권을 회수하는 방법은 강제집행(담보권 실행)과 추심으로 나눌 수 있으며, 강제집행은 채무자의 재산을 민사소송법에 의한 경매 등으로 환가하여 회수하는 것이며, 추심은 채무자의 소재를 파악 및 추적하고 독촉이나 면담 등으로 채무상환을 유도해 내는 것이다.
강제집행은 담보가 있는 부실채권에 대한 채권회수 방법이고, 추심은 담보가 없는 무담보 부실채권에 대한 채권회수 방법으로, 강제집행에 비해 추심의 경우 보다 전문적인 채권회수 노하우와 체계적인 관리시스템이 절실히 요구된다.
즉, 채권관리 업무는 채권회수의 효율성을 위해 기본적으로 채무자의 상환능력을 평가할 수 있어야 하고, 이를 위한 기술로 특허문헌 1 및 2가 있다.
특허문헌 1은 타겟 기업의 재무제표를 기초로 획득된 재무데이터 및 재무데이터 외 비재무데이터를 획득하는 데이터 획득부; 평가 시점부터 평가 시점 이후인 미리 정해진 예측 시점까지의 메인 예측기간을 n개(n은 2 이상의 자연수)의 서브예측기간으로 분할하고, 각 서브예측기간에 대응되는 n개의 채무상환능력 평가모델에 재무데이터 및 비재무데이터를 입력하여 채무상환능력 평가모델별로 타겟 기업의 채무상환능력 평가 결과를 각각 산출하는 제1 산출부; 및 n개의 채무상환능력 평가모델별로 산출된 n개의 채무상환능력 평가 결과 중 적어도 하나의 평가 결과를 이용하여 타겟 기업의 최종 채무상환능력 평가 결과를 산출하는 제2 산출부를 포함하고, n개의 채무상환능력 평가모델은 미리 정해진 m개(m은 2 이상의 자연수)의 등급들 중 어느 하나를 타겟 등급으로 결정하여 타겟 기업의 채무상환능력 평가 결과를 산출하고, 제2 산출부는 n개의 채무상환능력 평가모델 및 m개의 등급에 따라 부여된 우선순위를 기초로 n개의 채무상환능력 평가모델에 의해 산출된 타겟 등급들의 우선순위들을 결정하고, 우선순위가 가장 높은 타겟 등급을 최종등급으로 산출하여 타겟 기업의 최종 채무상환능력 평가 결과를 산출하는 기업의 채무상환능력 평가시스템이다.
특허문헌 2는 타겟 기업의 재무제표를 기초로 획득된 재무데이터, 재무데이터 외 비재무데이터 및 타겟 기업의 채권정보를 기초로 획득된 상거래 데이터를 획득하는 데이터 획득부; 평가 시점부터 평가 시점 이후인 예측 시점까지의 메인 예측기간을 복수개의 서브예측기간으로 분할하고, 각 서브예측기간별로 생성된 복수개의 채무상환능력 평가모델에 재무데이터, 비재무데이터 및 상거래 데이터를 입력하여 타겟 기업의 채무상환능력 평가 결과를 산출하는 산출부; 및 타겟 기업의 채무상환능력 평가 결과를 이용하여 타겟 기업의 최종 채무상환능력 평가 결과를 산출하는 최종 산출부를 포함하고, 복수개의 채무상환능력 평가모델은 재무데이터 및 비재무데이터를 이용하여 제1 채무상환능력 평가 결과를 산출하는 제1 채무상환능력 평가모델 및 상거래 데이터를 이용하여 제2 채무상환능력 평가 결과를 산출하는 제2 채무상환능력 평가모델을 포함하고, 제1 채무상환능력 평가모델은 각 서브예측기간 별로 대응되도록 복수개로 구성되고, 제2 채무상환능력 평가모델은 각 서브예측기간 별로 대응되도록 복수개로 구성되며, 최종 산출부는 복수개의 제1 채무상환능력 평가모델에 의해 생성된 복수개의 제1 채무상환능력 평가 결과를 기초로 산출된 제1 결과값과 복수개의 제2 채무상환능력 평가모델에 의해 생성된 복수개의 제2 채무상환능력 평가 결과를 기초로 산출된 제2 결과값을 이용하여 타겟 기업의 채무상환능력 평가 결과를 산출하는 상거래 데이터를 이용한 AI 기반의 평가모델을 포함하는 기업의 채무상환능력 평가시스템이다.
이와 같이 채무상환능력을 평가하기 위한 다양한 기술이 개발되어 있으나, 이들은 채무 감면율 적용제도가 도입되었음에도 이를 반영할 수 없고, 회수율에 영향을 주는 변수 파악이나 주요 변수들 간 중요도 파악이 어려우며, 등급별 회수율 및 구성비에 맞는 적절한 등급 구간의 설정이 이루어지지 않았을 뿐 아니라 연대채무 폐지와 최근 회수 환경 변화에 따른 예상 회수율 변동과 상환능력 등급의 반영이 이루어지지 않아 상환능력 등급 판단에 대한 안정성과 신뢰성이 떨어지는 문제가 있다.
또한, 채권 가치평가와 채무자 상환능력평가의 이원화에 따른 업무 괴리가 발생하는 문제가 있었다.
한국 특허등록 제2249028호 기업의 채무상환능력 평가시스템 (2021.04.30) 한국 특허등록 제2246782호 상거래 데이터를 이용한 AI 기반의 평가모델을 포함하는 기업의 채무상환능력 평가시스템 (2021.04.26)
본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 개발된 것으로, 현행 제도에 맞추어 채무상환능력을 평가할 수 있는 채무자 상환능력 평가 방법을 제공하는 데 목적이 있다.
즉, 회수율에 영향을 주는 변수 파악이나 주요 변수들 간 중요도를 반영하고, 등급별 회수율 및 구성비에 맞는 적절한 등급 구간을 설정하며, 연대채무 폐지를 비롯한 회수 환경 변화에 따른 예상 회수율 변동과 상환능력 등급을 반영함에 따라 상환능력 등급 판단에 대한 안정성과 신뢰성을 높일 수 있는 채무자 상환능력 평가 방법을 제공하는 데 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 해결하기 위한 본 발명에 따른 채무자 상환능력 평가 방법은, 메모리 또는 연산장치에 저장된 프로그램에 의해 수행되어 채무자의 상환능력을 평가하는 방법에 있어서, 평가 대상 채무자의 채무 상태를 조회하는 채무자 조회 단계; 채무 상태에 따른 평가 모형을 구분하는 단계; 이행금액, 이행경과일수, 연령, 월급여액, 신용관리정보 등록건수, 분할상환건수, 분할상환일자, 임의상환건수, 채무관계자구분코드, 가압류정보, 가처분정보 및 근저당권정보를 포함하는 평가에 필요한 변수를 추가하는 변수 투입 단계; 각 변수의 구간을 설정하고, 구간화된 변수를 더미(Dummy)화하는 변수 전처리 단계; 전처리된 각 변수별 점수를 합산하여 최종 평가 점수를 산출하는 채무상환능력 산출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 변수 중 P-Value가 높은 변수는 유의성이 떨어짐에 따라 채무상환능력 산출 기준에서 배제시키는 것이 바람직하다.
상기 변수는 채권회수율 추정에 미치는 영향에 따라 중요도를 달리 설정하는 것이 바람직하다.
상기 변수는 채권보전조치 변수를 더 포함하고, 상기 채권보전조치 변수는 채권보전조치 신청일 또는 등기일이 평가 기준일 이전이면서 채권보전조치 해제 또는 종결일이 없거나 평가기준일 이후인 정보만을 사용하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 채무자 상환능력 평가 방법은, 개선되는 현행 제도에 맞추어 채무상환능력을 평가할 수 있음에 따라 보다 정확한 채권을 관리할 수 있게 하는 효과를 제공한다.
또한, 본 발명은 채권회수율에 영향을 주는 변수 파악이나 주요 변수들 간 중요도를 반영하고, 등급별 회수율 및 구성비에 맞는 적절한 등급 구간을 설정함에 따라 보다 정확한 채무상환능력을 파악하여 사전에 조치를 취할 수 있으므로 채권관리를 효과적으로 할 수 있다.
또한, 본 발명은 연대채무 폐지를 비롯한 회수 환경 변화에 따른 예상 회수율 변동과 상환능력 등급을 반영함에 따라 상환능력 등급 판단에 대한 안정성과 신뢰성을 높일 수 있고, 이에 따라 채권관리 효율성을 높일 수 있다는 장점을 가진다.
도 1은 본 발명에 따른 채무자 상환능력 평가 방법에 따른 과정도
도 2는 본 발명에 따른 채무자 상환능력 평가 방법에서 더미변수로 변환한
범주형 변수 목록표
도 3은 본 발명에 따른 채무자 상환능력 평가 방법에서 더미변수 변환 도표
도 4는 본 발명에 따른 채무자 상환능력 평가 방법에서 사용하는 변수 구간화를 위한 파라미터
도 5는 본 발명에 따른 채무자 상환능력 평가 방법에서 사용되는 변수의 중요도 그래프
도 6은 본 발명에 따른 채무자 상환능력 평가 방법에서 최종 평가점수 실현 회수율 간 오차 및 상관계수 값을 표시한 표
본 발명은 다양한 변경을 가하여 실시할 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고, 상세한 설명을 통해 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
본 발명은 제도나 경제 활동 상황에 맞추어 채무자의 상환능력을 평가함에 따라 보다 안정적으로 채권을 관리할 수 있게 한다.
본 발명에 따른 채무자 상환능력 평가 방법은 메모리 또는 연산장치에 저장된 프로그램에 의해 수행되어 채무자의 상환능력을 평가하는 방법이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 평가 대상 채무자의 채무 상태를 로딩하는 채무자 조회 단계; 채무 상태에 따른 평가 모형을 구분하는 평가 모형 구분 단계; 이행금액, 이행경과일수, 연령, 월급여액, 신용관리정보 등록건수, 분할상환건수, 분할상환일자, 임의상환건수, 채무관계자구분코드, 가압류정보, 가처분정보 및 근저당권정보를 포함하는 평가에 필요한 변수를 추가하는 변수 투입 단계; 각 변수의 구간을 설정하고, 구간화된 변수를 더미(Dummy)화하는 변수 전처리 단계; 전처리된 각 변수별 점수를 합산하여 최종 평가 점수를 산출하는 채무상환능력 산출 단계;를 포함한다.
상기 채무자 조회 단계는 평가 대상 채무자의 채무 상태를 조회하는 단계로, 각 금융기관에서의 채무 상태를 조회하여 로딩(loading)한다.
상기 평가 모형 구분 단계는 해당 채무자에 의해 이루어진 채권에 대한 약정 상태를 구분하는 단계로, 도 1에 도시한 바와 같이 구상/분할상환 약정, 구상/분할상환 무약정, 특수/분할상환 약정, 특수/분할상환 무약정으로 분류할 수 있다.
구상은 구상채권으로, 신용보증기금이 채무관계자에 대하여 법령 또는 계약에 따라 청구할 수 있는 채권 중 상각 전 채권이고, 특수는 특수채권으로 구상채권 중 상각이 발생한 채권으로 시효완성 전 채권이다.
상기 변수 투입 단계는 채무상환능력에 영향을 주는 다양한 변수를 입력하는 단계로, 변수에는 상기한 바와 같이, 이행금액, 이행경과일수, 연령, 월급여액, 신용관리정보 등록건수, 분할상환건수, 분할상환일자, 임의상환건수, 채무관계자구분코드, 가압류정보, 가처분정보 및 근저당권정보가 있으며, 이러한 변수들 중 이행금액, 이행경과일수, 연령, 채무관계자구분코드, 가압류정보, 가처분정보 및 근저당권정보는 종래에도 사용되는 변수들이고, 월급여액, 분할상환건수, 분할상환일자, 임의상환건수, 신용관리정보 등록건수, 업종, 주소는 본 발명에서 새로 추가한 변수이다.
즉, 신규 변수인 월급여액, 분할상환건수, 분할상환일자, 임의상환건수, 신용관리정보 등록건수, 업종, 주소는 금융 업무의 전산화 및 통합화에 따라 새로 수집할 수 있는 변수들로 국토교통부, 고용노동부, 대법원, 국민건강보험공단 등으로부터 수신할 수 있고, 이들 정보를 채무상환능력 평가에 활용함에 따라 상환능력을 보다 정확하게 평가할 수 있다.
상기 신용관리정보에는 신용관리정보 해제, 신용관리정보 등록금액, 신용관리정보 등록 해제 여부 등의 정보가 있다.
상기 변수 전처리 단계는 상기한 각 변수들의 단변량, 다변량 분석 결과와 업무 담당자들의 요구사항을 종합하여 최종적으로 모형에 투입되는 변수들을 정의하고, 변수별 배점점수를 산출한다.
변수 전처리 단계는 "범주형 변수", "연속형 변수"로 구분할 수 있다.
범주형 변수는 최종 변수 중 채무관계자구분코드 등의 변수들이 카테고리 변수로 분류, 더미변수로 변환하였고, 전처리 결과는 도 2에 나타내었다.
더미변수로의 변환은 머신러닝 알고리즘 적용을 위한 대표적인 인코딩 방식 중에서 원-핫 인코딩(One-Hot encoding)을 이용한다.
원-핫 인코딩은 변수의 유형에 따라 새로운 변수를 추가하여 고유값에 해당하는 컬럼에만 1을 표시하고, 나머지는 0을 표시하는 방식으로, 즉, 행 형태로 되어있는 변수의 고유값을 열 형태로 차원을 변환 후 고유값에 해당하는 컬럼에는 1을 표시하고 나머지 컬럼에는 0을 표시한다.
예컨대, 채무관계자별 "근저당" 변수가 갖는 0, 1, 2 값을 처리하는 과정을 도 3에 나타내었다.
연속형 변수는 구간화하고, 구간화 방법은 채무관계자 등급을 산출하기 위해 평가 변수별로 변수값 구간에 따라 배점점수를 부여하는 것으로, 배점점수 부여를 위해 연령, 월급여액 등 이산형 변수를 적절하게 구간화한다.
상기 구간화를 위해서는 파이썬 사이킷런(sklearn)의 의사결정나무(DecisionTreeRegressor)를 이용하여 변수별로 회수율 차이를 구분하는 구간 분할을 탐색하고, 의사결정나무는 도 4에 나타난 바와 같이 파라미터 조정을 통하여 구간화를 조정할 수 있다.
또한, 상기 변수들 중 P-Value가 높은 변수는 유의성이 떨어짐에 따라 채무상환능력 산출 기준에서 배제시키는 것이 바람직하다.
즉, 채무규모금액, 이행경과기간수, 채무관계자구분코드, 신용관리등록건수, 면담횟수, 성별은 구상과 마찬가지로 높은 유의성을 보이는 변수이고, 가압류등록건수는 유의하긴 하나 계수의 방향성이 등록건수가 많을수록 회수율이 낮아지는 방향으로 추정되어 경제적 의미와 배치되며, 부동산여부, 근로여부 외 다른 변수들은 유의성이 낮은 것으로 설정할 수 있다.
상기 변수는 채권회수율 추정에 미치는 영향에 따라 중요도를 달리 설정하는 것이 바람직하다.
중요도는 채권의 종류에 따라 달라질 수 있다. 즉, 구상채권의 경우에는 신용관리등록건수 > 채무관계자 "주채무자" 여부/채무규모금액 > 이행경과기간수 순으로 중요도가 정해지고, 특수채권의 경우에는 채무규모금액 > 신용관리등록건수 > 채무관계자 "주채무자" 여부 > 이행경과기간수 순으로 중요도가 정해질 수 있다.
도 5는 변수의 중요도 그래프의 일예이다.
상기 변수는 채권보전조치 변수를 더 포함하고, 상기 채권보전조치 변수는 채권보전조치 신청일 또는 등기일이 평가 기준일 이전이면서 채권보전조치 해제 또는 종결일이 없거나 평가 기준일 이후인 정보만을 사용한다.
채권보전조치 인덱스는 가압류 건수, 가처분 건수, 근저당권 건수, 재산 유형 등을 포함한다.
상기 채무상환능력 산출 단계는 채무자의 채무상환등급을 산출하는 단계로, 상기 각 변수별로 산출된 변수별 점수를 합산하여 산출된다.
상기와 같은 방법에 의해 이루어지는 채무상환능력 평가는 주기적으로 이루어질 수 있고, 평가 주기는 경제 환경에 따라 설정될 수 있으나 바람직하게는 주 1회 정도이다.
본 발명에 따른 채무자 상환능력 평가 방법에 의해 산출된 평가 결과는 실현 회수율과 대비하여 관계를 분석할 수 있다. 회수율은 "실현 회수금액/(이행금액-기 회수금액)"에 의해 구해질 수 있다.
이행금액은 채무자의 모든 구상원장의 이행금액 합계액이고, 기 회수금액은 평가기준일 이전에 해당 원장 채무에 대한 평가 대상 채무관계자의 상환액 합계이며, 실현 회수금액은 평가기준일 이후에 해당 원장 채무에 대한 평가 대상 채무관계자의 상환액 합계이다.
최종 모형에서 산출된 최종 평가점수에 기반한 예측 회수율과 이후 3년 간의 실현 회수율 간의 관계와 오차에 대한 분석값은 도 6에 나타내었다.
회수율 추정 오차의 절대값 평균 즉, 평균절대오차(MAE, Mean Absolute Error)는 6.9%p이며, 평균제곱근오차(RMSE, Root Mean Squared Error)는 15.3%p이다. MAE에 비해서 RMSE가 2배 이상 크고, 이를 토대로 채무자별 추정 오차의 편차가 크다는 것을 추정할 수 있으며, 이때, 예측 회수율과 실현 회수율 간의 상관계수는 74.2%로 높은 양의 상관관계를 가짐을 추정할 수 있다.
이상에서 본 발명은 기재된 구체예에 대해서만 상세히 설명되었지만 본 발명의 기술사상 범위 내에서 다양한 변형 및 수정이 가능함은 당업자에게 있어서 명백한 것이며, 이러한 변형 및 수정이 첨부된 특허청구범위에 속함은 당연한 것이다.

Claims (4)

  1. 메모리 또는 연산장치에 저장된 프로그램에 의해 수행되어 채무자의 상환능력을 평가하는 방법에 있어서,
    평가 대상 채무자의 채무 상태를 조회하는 채무자 조회 단계;
    채무 상태에 따른 평가 모형을 구분하는 단계;
    이행금액, 이행경과일수, 연령, 월급여액, 신용관리정보 등록건수, 분할상환건수, 분할상환일자, 임의상환건수, 채무관계자구분코드, 가압류정보, 가처분정보 및 근저당권정보를 포함하는 평가에 필요한 변수를 추가하는 변수 투입 단계;
    각 변수의 구간을 설정하고, 구간화된 변수를 더미(Dummy)화하는 변수 전처리 단계; 및
    전처리된 각 변수별 점수를 합산하여 최종 평가 점수를 산출하는 채무상환능력 산출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 채무자 상환능력 평가 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 변수 중 P-Value가 높은 변수는 유의성이 떨어짐에 따라 채무상환능력 산출 기준에서 배제시키는 것을 특징으로 하는 채무자 상환능력 평가 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 변수는 채권회수율 추정에 미치는 영향에 따라 중요도를 달리 설정하는 것을 특징으로 하는 채무자 상환능력 평가 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 변수는 채권보전조치 변수를 더 포함하고, 상기 채권보전조치 변수는 채권보전조치 신청일 또는 등기일이 평가 기준일 이전이면서 채권보전조치 해제 또는 종결일이 없거나 평가기준일 이후인 정보만을 사용하는 것을 특징으로 하는 채무자 상환능력 평가 방법.
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102249028B1 (ko) 2019-03-18 2021-05-06 주식회사 포스코아이씨티 기업의 채무상환능력 평가시스템
KR102246782B1 (ko) 2019-03-19 2021-04-29 주식회사 포스코아이씨티 상거래데이터를 이용한 ai기반의 평가모델을 포함하는 기업의 채무상환능력 평가시스템

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Li et al. Corporate globalization and bank lending
Knapp et al. Post‐merger performance of bank holding companies, 1987–1998
Frutos et al. Stressed interbank markets: evidence from the European financial and sovereign debt crisis
Giannopoulos et al. Prediction of bankruptcy using financial ratios in the Greek market
Ingermann et al. The recovery rate for retail and commercial customers in Germany: a look at collateral and its adjusted market values
KR20230092270A (ko) 채무자 상환능력 평가 방법
Saengchote Soft information in the subprime mortgage market
Breeden et al. Impacts of Covid-19 on model risk management
Richardson et al. Are environmental lawsuits related to the cost of bank loans?
Kräussl et al. The performance of marketplace lenders
Goel et al. Impact of Economic Shocks on Financial Access: Evidence from COVID-19 Pandemic
Musau et al. Effect Of Financial Inclusion On Liquidity Risk Of Commercial Banks In Kenya
Muhammed The Role Of Capital Structure On Profitability During Financial Crisis: An Empirical Evidence Of Financial-Firms Listed In The Iraq Stock Exchange
Kume Determinants of US corporate credit spreads.
Flanigana et al. Local Supply Shocks of Bank Credit Deter Young Firms from Loan Applications
Yang Trading on Business Counterparty Information: Evidence from Insurance Underwriting
Bohórquez et al. The implications of loan maturity on the probability of default: evidence from Peruvian long-term loans

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