작성자 :  강상목

은행 신용평가모형의 변화와 현재

최근 은행권에서 머신러닝(ML) 도입이 급증했으나, 기존의 이항로짓모형(전통적 회귀분석)이 사라진 것은 아닙니다. 현재 국내외 금융권의 주류는 두 모형의 장점을 결합한 ‘하이브리드(결합형) CSS’구조입니다.
핵심 요약:금융의 안정성과 규제 대응(뼈대)은 이항로짓모형이 맡고, 비대면 대출 및 중·저신용자 발굴(확장)은 머신러닝이 맡아 상호 보완하는 관계입니다.

1. 두 모형이 공존하는 이유 (장단점 비교)
 
: 첨부파일 참조


2. 국내외 은행권의 실제 활용 현황
대한민국 은행권: 카카오뱅크·토스뱅크 등 인터넷 은행이 대안 데이터 처리를 위해 머신러닝을 선도적으로 도입했으며, 5대 시중은행과 대형 저축은행도 중·저신용자 대출 및 비대면 심사에 이를 적극 활용 중입니다. 단, 내부 등급법의 뼈대는 여전히 이항로짓모형입니다.
미국 (Dual-Track 시스템): 금융소비자 보호법이 엄격하여 대출 거절 사유를 명확히 고지해야 하므로 기본 심사는 이항로짓을 쓰고, 한도 부여나 금리 타겟팅 등 세부 조정에만 머신러닝을 결합합니다 (예: JPMorgan, Capital One).
유럽 및 영국 (자본 규제 중심): 바젤Ⅲ 및 EU AI 법안 등 엄격한 규제에 맞추어, 자본금 산정에는 100% 이항로짓을 고수하고 실제 대출 승인 여부를 결정하는 프론트엔드에만 머신러닝을 적용합니다 (예: HSBC, Barclays).
 
3. 결론: 두 모형은 대체재가 아닌 '보완재'
통계학적으로 이항로짓모형은 '인과관계 규명'에, 머신러닝은 '예측'에 최적화되어 있습니다. 은행 리스크 관리는 단순히 부도율을 맞추는 게임이 아니라 은행의 건전성을 증명하는 거버넌스의 영역이기 때문에, 두 모형은 금융의 안정성과 성장성을 동시에 잡기 위한 필수적인 보완재 관계입니다.