신자본협약(바젤 II)으로 인하여 금융기관 들이 감독기관으로부터 새로운 투명성 및 신용리스크 관리능력을 요구 받게됐다.
이는 기존의 바젤I과 달리 차주의 신용등급별로 위험가중치가 달라지는 모형으로 이로 인해 향후 자체 등급시스템이 없는 각 금융기관 들은 상대적으로 불리한 자본규제를 받을 가능성이 증가되고 있다.
이와 같이 Basel II 를 제대로 적용하기 위해서는 정확한 데이터가 필수적이다. 평가모형이 아무리 잘 돼 있다고 하더라도 이를 뒷받침해 주는 데이터가 부정확하면 원하는 결과를 얻을 수 없기 때문이다. Basel II에서 필요한 데이터는 크게 3가지로 분류할 수 있다.
첫번째는 평가의 대상인 고객에 대한 정보이다. 고객의 상태를 정확하게 파악하기 위해서, 고객의 재무현황, 사업 현황, 자금 흐름, 추정 손익, 차입현황, 신용평가등급 등 다양한 종류의 정보가 필요하다.
고객에 대한 정보는 공신력 있는 외부 기관으로부터 얻을 수도 있고, 금융 거래 과정에서 수집될 수도 있다. 어떠한 경우이던 정확한 정보를 최신의 상태로 유지하도록 노력해야 한다. 관련된 고객 정보를 수집하고 관리하는 것도 중요하지만, 고객을 어떻게 인식할 것인지도 중요하다. 한 기업이 여러 사업장을 가지고 있거나 여러 계열로 구성되어 있을 경우, 이를 종합적으로 파악하고 평가해야 하기 때문이다. 개인자격으로 사업체를 운영하는 경우에는 개인과 기업을 모두 파악하여 평가를 시행해야 한다.
두번째 정보는 고객과의 거래 정보이다. 고객에게 언제 어떤 용도로 대출을 해 주었고, 회수 내역이나 연체 내역 등이 어떻게 되고 있는지에 대한 세부적인 정보가 필요하다. 더욱이 운영위험을 관리하기 위해서는 고객과 거래가 일어날 때마다 담당자, 책임자, 결재권자가 누구이며 언제 어떤 방법으로 거래가 이루어졌는지를 정확하게 기록해 놓아야 한다. 고객과의 거래 정보를 바탕으로 부도확율을 예측하고 회수율이나 부도손실율 등을 계산할 수 있다. 고객 거래 정보가 세분화되고 풍부할수록 보다 정교한 내부평가모형을 개발하고 적용해 나갈 수 있다.
세번째는 대출에 대한 현황을 실시간에 가깝게 활용할 수 있어야 한다. Credit line, Total Exposure 등을 바탕으로 Portfolio를 구성하고, 위험을 최소화 할 수 있도록 대출 상황을 관리하기 위해서이다. 대출에 대한 모니터링 기능이 제공되지 않는다면 효과적인 위험 관리가 불가능하다.
위에서 언급한 세가지 필수적인 정보를 효과적으로 제공해 주기 위해서는 필요한 데이터를 적시 적소에 제공하는 데이터 아키텍쳐가 견고하게 확립돼 있어야 한다. 전사적인 관점의 데이터 아키텍쳐는 장기적으로 안정적인 정보를 제공해 줄 수 있을 뿐 아니라 변화에 능동적으로 대응할 수 있다. 특히 Basel II에서는 과거 5년 동안의 데이터를 바탕으로 위험관리 모형들을 적용하기를 권장하고 있으므로 데이터에 대한 체계적인 관리는 필수적이라고 할 수 있다.
데이터 아키텍쳐의 관리 요소는 데이터구조관리, 데이터품질관리, 데이터 흐름관리,데이터 연계성, 데이터 성능, 데이터 보안 등이다. 이중에서도 데이터 구조는 데이터를 관리하는 가장 근본적인 구성요소로써 전사적인 효율성을 바탕으로 설계되고 관리돼야 한다. 또한 데이터 품질을 통해 항상 정확한 데이터를 유지하고, 데이터 흐름을 통해 적시 적소에 필요한 정보를 제공해 주어야 한다. 이외에도 데이터 보안을 통하여 운영 위험을 사전에 예방하는 노력 등이 필요하다.
이러한 관리 요소를 적절하게 구성하고 통제하기 위하여는 데이터 관리 원칙, 데이터 표준, 메타데이터, 데이터 관리 Tool 등 데이터 관리 인프라가 구성돼야 한다. 데이터 관리 원칙은 데이터 관리를 위한 조직이나 권한 등을 정의하고 데이터 관리의 방향성을 제시하는 것이며, 데이터 표준은 모든 사람이 데이터에 대해 동일한 인식을 갖고 의사소통을 할 수 있도록 데이터와 관련된 용어나 코드 등을 표준화하는 기능이다. 메타데이터는 보유하고 있는 데이터가 어떤 형태를 갖추고 있고, 어떤 의미를 갖고 있는지를 제공하여 데이터에 대한 활용이 극대화 될 수 있도록 하는 기능을 제공한다. 데이터 관리 Tool은 대량의 데이터 처리를 효과적으로 관리하기 위해서 많은 부분을 자동화해 신속한 데이터 처리 및 오류의 최소화를 실현하기 위한 방편이다.
이러한 데이터 관리 인프라는 한 시점에 일시에 이루어지는 것이 아니고, 지속적인 투자 및 시행착오를 통하여 안정화되고 정착되는 것이다. 그러므로 Basel II를 대비하기 위해서 관리 체계를 정비하고 관리 모형을 개발하는 것도 중요하지만, 실제 모형에서 활용할 수 있는 데이터를 준비하고, 데이터를 관리하기 위한 체계를 충분한 시간을 갖고 준비하는 것도 중요한 부분이라고 하겠다.
투이컨설팅은 그간 금융권의 대용량 데이터 처리 경험을 토대로 높은 품질의 데이터 관리를 위한 바젤II 데이터 관리 컨