[서울=뉴스핌] 채송무 기자 = 초기 스타트업이 성장에 절실한 투자를 받으려면 어떤 노력을 해야 할까. 한국평가데이터에서 기업 신용평가 모형을 개발해온 나은정 한국평가데이터 데이터사이언스센터장은 그 비결로 꾸준한 매출 성장과 고용, 기술력 확보를 꼽았다.

나 센터장은 지난 6일 뉴스핌과의 인터뷰에서 "초기 기업에 대해서는 향후 성장 여부 판단을 위해 활용할 수 있는 객관적인 데이터가 많지 않아 모형 관점에서는 구체적인 조건을 말씀드리기 어렵다"면서도 "성장 기업들의 과거 데이터를 보면 꾸준한 매출 성장과 고용 증가, R&D 투자를 통한 기술력 확보가 기본"이라고 말했다.

나 센터장은 "여기에 추가적으로 기업이나 대표자의 신용도에 문제가 생기지 않도록 사소한 부분이라도 잘 관리해야 한다"며 "이같은 노력을 하다보면 당장은 안되더라도 기업 성장을 이룰 수 있다"고 팁을 건넸다.

◆위기 기업 사전 징후는 '재무 불안정', "여러 징후 복합 때 위기"

나 센터장은 최근 사회적 이슈가 되고 있는 홈플러스와 같이 위기에 처하는 기업을 미리 알 수 있는 징후로는 '재무적인 불안정성'을 꼽았다.

나 센터장은 "부채 구조 악화 등 유동성 문제 등이 있다"라며 "추가적으로 외부 수주 감소, 거래처 위험으로 인한 영향, 퇴사율의 증가, 대표자의 부채 증가 등 다양한 요소들도 추가적으로 확인하게 된다. 여러 시그널이 시기를 달리하며 복합적으로 나타날 때 위기 징후가 높아진다고 판단하고 있다"고 설명했다.

신용평가 기관의 위기 징후 파악이 기업의 어려움을 가중시킬 우려에 대해서는 "기업신용평가사는 위험이 감지되는 기업에 대한 조기 경보 등급을 하락시키고, 관련된 신용정보를 제공한다. 이는 금융 시스템 전반의 위험을 감소시키는 역할을 한다"라고 반박했다.

그는 "자금을 신용도가 우수한 기업에 투자하게 해 신용 거래를 활성화시키고 장기적으로 금융시스템의 건전성을 높이는데 기여할 수 있다"라며 "해당 기업은 본인 기업의 조기 경보 등급을 확인하고 어느 부부에서 문제가 발생하고 있는지 사전에 파악해 개선이 가능한 부분이 있다면 노력해 신용상의 불이익을 감소시키는 방향으로 활용이 가능하다"고 강조했다.

◆20주년 맞은 한국평가데이터, 1300만개 이상 기업 데이터 축적
   "풍부한 데이터 통해 우수한 신용평가모형 구축"

한국평가데이터는 지난 2005년 중소기업 경쟁력강화대책의 일환으로 정책금융기관과 시중은행이 출자해 설립된 기업신용평가 기관으로 지난달 20일 20주년을 맞았다.

그동안 쌓아온 1300만개 이상의 기업 데이터 등을 통해 중소기업에 대한 정확하고 풍부한 판단이 가능하며, 이를 바탕으로 신용도가 우수한 기업이 금융기관으로부터 자금 지원을 원활히 받을 수 있도록 돕고, 부도 가능성이 높은 기업을 사전에 판단할 수 있는 저보를 제공해 금융기관의 리스크를 관리하는 역할을 해왔다.

나 센터장은 한국평가데이터의 장점에 대해 중소기업에 대한 정확하고 풍부한 데이터를 꼽았다. 그는 "기업 부문 만의 풍부한 데이터를 활용해 우수한 신용평가모형을 구축한 것이 한국평가데이터 만의 차별점"이라고 강조했다.

최근 서비스를 시작한 성장잠재력지수에 대해서는 "전통적으로 기업 평가는 채무 상환 능력과 같은 재무적 안정성에 집중돼 있었다"라며 "성장잠재력지수는 기업의 성장성에 초점을 둔 모형으로 향후 매출이 성장할 기업을 예측한다"고 설명했다.

그는 "기업의 안정적이고 지속적인 성장을 견인하는 주요 요인을 기업의 재무 정보 뿐 아니라 특허, ESG(환경, 사회, 지배구조), 고용. R&D, 기업간 거래관계, 금융 거래 등 다양한 정보영역의 비재무 항목까지 총 2600여 개의 후보 항목들을 통계적으로 분석하고 머신러닝 방법도 적용해 성장 가능성이 높은 기업을 선별한다"고 말했다.

그는 "한국평가데이터는 중소기업에 대해 최대의 재무 정보를 보유하고 있을 뿐 아니라 특허, R&D, 고용 등 비재무 부문에서도 가장 풍부한 데이터를 보유하고 있다"며 "이 정보들을 가공해 모형 개발에 활용함으로 써 성능이 우수한 비재무 모형을 개발할 수 있었고, 성장 잠재력이 우수한 작은 규모의 중소기업을 발굴하는데 유리한 모형이 될 수 있었다"고 했다.

◆AI 접목 꾀하는 한국평가데이터 "비즈니스 모델 개선과 고부가가치 창출"

한국평가데이터로는 최근 AI의 접목을 추진하고 있다. 그는 "AI를 통한 내부 업무의 자동화와 고객 서비스 제고를 함께 추진하려고 한다"라며 "저희가 보유한 1300만개 이상의 기업 데이터와 AI를 활용해 비즈니스 모델을 개선하는 한편 신상품 개발을 통해 새로운 고부가가치를 창출하고자 한다"고 역설했다.

이어 "데이터를 활용하는 업무 곳곳의 효율화를 위한 AI에이전트와 플래폼 구축이 한 축이며, 보유한 데이터의 가치를 한 단계 높이는 과업이 또 다른 한 축"이라고 말했다.

대부분의 경력을 금융기관의 신용평가모형 및 신용리스크관리 프로젝트 수행과 신용평가시스템 개발에 참여한 그는 올해에는 데이터 오류의 검증 모델 개발과 신용평가 모형에 대한 내부 교육에 힘을 실을 예정이다.

그는 "오랫동안 모형개발을 해왔고, 데이터를 수집하는 영역의 업무들을 해왔다"라며 "신용평가사의 기본적인 역할은 정확한 정보를 적기에 제공하는 것인데 대량의 정보가 수집되고 운영되는 과정에서 문제가 생길 수 있다"고 지적했다.

이어 "조금 더 정밀한 관리가 가능한 부분에 대해 지속적인 관심을 갖고, 오류를 검증하는 모델을 도입하고 싶다"라며 "또 하나는 직원들의 모형에 대한 이해도를 높이고 모델링하는 방법을 배울 수 있게 하는 쪽에 노력을 하고 싶다"고 했다.

dedanhi@newspim.com