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[IT뉴스]은행 리스크 관리, "이제 ‘현금흐름’과 ‘AI’에 집중해야"

온카뱅크관리자

2026-04-28 07:17:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [SAS 2026] 마르팀 로차 SAS 은행 리스크 솔루션 총괄, 통합 대차대조표 관리와 생성형 AI 활용 강조 
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 [그레이프바인(미국)=디지털데일리 이상일기자] 미국 텍사스주 그레이프바인에서 4월 27일부터 30일까지(현지시간) 열리는 ‘SAS Innovate 2026’에서 마르팀 로차 SAS 은행 리스크 솔루션 글로벌 총괄이 은행권 리스크 관리의 핵심 과제로 속도, 통합성, 세분화, 자동화를 제시했다.
 로차 총괄은 발표에서 은행들이 과거와 다른 운영 환경에 직면하고 있다고 진단했다. 그는 “은행들은 더 유연한 시스템을 요구받고 있으며, 모든 일이 더 빠르게 진행돼야 한다는 압박을 받고 있다”고 말했다. 이어 과거처럼 한 은행을 평생 이용하는 충성 고객보다 금리, 수익률, 서비스 품질을 비교해 은행을 선택하는 고객이 늘고 있다고 설명했다.
 규제 환경도 주요 부담으로 꼽혔다. 로차 총괄은 자본, 유동성, 규정 준수 등 여러 영역에서 규제의 수와 복잡성이 증가하고 있으며, 글로벌 시장의 변동성 역시 커지고 있다고 지적했다. 그는 “결국 은행은 시장 변화에 더 빠르게 대응해야 한다”고 강조했다.
 문제는 많은 은행의 기술 기반이 여전히 과거에 머물러 있다는 점이다. 로차 총괄은 상당수 은행이 10년 또는 15년 전에 도입된 시스템을 여전히 사용하고 있으며, 이 중 다수는 은행 내부에서 자체 개발됐거나 특정 은행을 위해 맞춤형으로 구축된 시스템이라고 설명했다. 그는 이러한 환경이 유지보수 비용과 운영 부담을 키우고 데이터 활용과 리스크 분석의 민첩성을 제한한다고 봤다.
 그는 은행 내부의 데이터 파편화도 중요한 장애물로 언급했다. 여러 시스템에 흩어진 데이터가 일관되게 관리되지 않고 표준화된 기능이 부족한 사내 구축 시스템이 많다는 것이다. 이로 인해 모델 구현과 운영이 복잡해지고 어떤 데이터가 어디에 쓰이는지, 어떤 처리 과정을 거쳐 리스크 지표로 연결되는지 추적하기 어려워진다고 지적했다.
 로차 총괄은 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘통합 대차대조표 관리’ 접근이 필요하다고 강조했다. 리스크·재무·자본·유동성·회계·규제 대응을 개별 영역으로 나누는 방식에서 벗어나 하나의 기반 위에서 연결해야 한다는 설명이다.
 그는 “통합 대차대조표 관리는 과거에도 존재했지만, 지금 필요한 것은 더 빠르고, 더 자동화되고, 더 세밀한 방식”이라고 말했다. 이어 “다행히 기술의 발전이 이를 가능하게 하고 있다”며 확장 가능한 컴퓨팅 환경, 대규모 데이터 처리 능력, AI 기반 분석 기술을 핵심 동력으로 꼽았다.
 로차 총괄은 아시아의 한 중형 은행 사례도 소개했다. 이 은행은 단계적으로 통합 리스크 관리 체계를 구축했다. 먼저 ALM, 금리 리스크, FTP 영역에서 출발한 뒤 규제 자본으로 범위를 확장했고, 이후 유동성 관리까지 통합했다. 그 결과 이자율, 거래, 유동성 등 다양한 리스크 요소를 한데 묶어 예측과 스트레스 테스트를 더 빠르게 수행할 수 있게 됐다는 설명이다.
 그는 리스크 관리의 출발점을 현금흐름으로 봐야 한다고 강조했다. 로차 총괄은 “모든 것은 현금흐름에서 시작된다”며 “포트폴리오가 시간에 따라 어떻게 전개되는지, 어떤 지급이 발생하는지, 어떤 유동성 문제가 생기는지를 이해해야 한다”고 말했다.
 생성형 AI의 역할도 언급됐다. 로차 총괄은 데이터, 모델, 가정, 시나리오, 용어집이 체계적으로 정리된 환경에서는 생성형 AI가 분석 과정을 더 효과적으로 지원할 수 있다고 설명했다. 그는 “메타데이터가 제자리에 있으면 생성형 AI가 프로세스를 탐색하기 훨씬 쉬워진다”고 말했다.
 예를 들어 사용자가 AI에 특정 가정을 바꿔 분석을 다시 수행하도록 요청하거나 인플레이션 시나리오와 비즈니스 성장 간 상관관계를 검토하게 하거나 분석 결과를 바탕으로 보고서를 생성하도록 지시할 수 있다는 것이다. 로차 총괄은 “AI와 대화하며 보고서와 분석을 훨씬 더 효율적으로 생성할 수 있다”고 설명했다.
 그는 AI가 데이터 품질 개선, 데이터 생성, 시나리오 제안, 모델 고도화, 대화형 리포팅 등 여러 단계에서 은행 리스크 관리 프로세스를 지원할 수 있다고 봤다. 다만 AI 활용의 전제는 정돈된 데이터와 명확한 메타데이터, 검증 가능한 모델 운영 체계라고 강조했다.
 로차 총괄은 “AI가 실제로 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대한 여러 사례를 직접 살펴볼 수 있을 것”이라며, 은행권이 통합적이고 일관된 리스크 관리 접근을 강화해야 한다고 강조했다.
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