[컬럼] 지역신용보증제도의 변곡점: '묻지마 보증'에서 '데이터 기반 다차원 리스크 관리'로

사회부 0 143 23시간전

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강만수 경제부칼럼위원/경영학박사

2026년 현재 대한민국 소상공인 생태계는 지정학적 리스크와 장기화된 내수 부진 속에서 임계점에 도달했다. 가장 뚜렷한 경고등은 지역신용보증재단의 대위변제율에서 켜졌다. 2021년 1.01%에 불과했던 이 수치는 최근 5.07%까지 치솟으며 정책금융의 지속가능성을 위협하고 있다. 이에 중앙정부는 2030년까지 대위변제율을 3.2%로 낮추고 2조 2,000억 원 규모의 부실채권을 매각 및 소각을 통해 강력히 정리하는 건전성 강화 방안을 내놓았다. 과거의 관행이던 보증비율 100%의 전액보증을 원칙적으로 금지하고, 신규 재보증비율을 30% 수준으로 하향 조정한 것은 지역신보의 책임 경영을 압박하는 명확한 정책적 시그널이다.

포용적 융합 금융과 건전성 리스크의 딜레마

문제는 이러한 엄격한 리스크 관리 기조가 지역 경제 활성화라는 지역신보 본연의 임무와 상충한다는 점이다. 서울신용보증재단의 경우, 2026년 추경을 통해 479억 7,000만 원의 막대한 예산을 확보하며 대규모 유동성 공급에 나서고 있다. 특히 과거 재무적 잣대로는 금융권에서 배제되었을 법적 채무종결기업이나 새도약기금 채권매각기업까지 껴안는 '서울형 다시서기 프로젝트'는 공적 자금의 포용적 가치를 잘 보여준다. 하지만 과거의 단편적인 신용등급 중심 평가 체계로는 상환 능력이 붕괴된 이들의 도덕적 해이를 걸러내고 진정한 재기 가능성을 예측하기 어렵다.

프롭테크·핀테크 결합을 통한 3D 동태적 예측 시스템

결국 해답은 상업용 부동산 데이터와 대안신용평가를 결합하는 프롭테크 및 핀테크 연계 프레임워크의 도입에 있다. 단순히 행정동 단위의 과거 재무제표를 들여다보는 정태적 2D 분석에서 완전히 벗어나야 한다. 거시적인 상권의 체질을 다차원으로 진단(Plane)하고, 시공간 그래프 신경망(STGNN)을 활용해 자본과 인구의 이동 궤적을 예측(Line)하며, 미시적인 개별 사업자의 인프라와 심리적 회복탄력성(Point)을 융합하는 3D 동태적 예측 모델이 필수적이다. 전통적인 금융 이력이 부족한 씬파일러(Thin Filer)를 심사할 때, 거시적 쇠퇴 지표나 야간 조명도와 같은 대체 데이터와 결합된 심리계량(Psychometrics) 기반의 행동과학 평가를 통해 사업자의 진정한 상환 의지를 객관적으로 측정해야 한다.

데이터 주도 맞춤형 포트폴리오 및 AI 자율 컨설팅

정밀한 데이터는 심사 체계의 해상도를 획기적으로 높인다. 사업장 위기가 일시적인 유동성 경색인지, 아니면 상권의 구조적 붕괴로 인한 장기 쇠퇴인지를 구별하는 투트랙(Two-Track) 생존 예측 모형이 필요하다. 단기적인 폐업지수와 장기적인 영업지속성지수를 교차 분석하여 사업자를 4개 유형으로 정밀 타겟팅하고, 우량 사업자에게는 한도 증액을, 고위험 한계 사업자에게는 선제적인 채권 회수나 연착륙 컨설팅을 제공하는 맞춤형 포트폴리오 전략이 가동되어야 한다. 나아가 방대한 이기종 데이터를 분석하고 멀티 에이전트(Multi-Agent) LLM 엔진을 통해 소상공인들에게 구체적인 경영 전략을 순식간에 추론해 내는 맞춤형 지능형 인프라로 진화해야 한다.

마치며

지역신용보증재단은 이제 단순한 자금 공급처에 머물러서는 안 된다. 상권의 동태적 흐름을 읽어내고 미시적 사업자의 비재무적 역량까지 입체적으로 분석해 내는 최고 수준의 '데이터 분석 및 리스크 예측 기관'으로 패러다임을 전환해야 할 시점이다. 통합 데이터 기반의 촘촘한 리스크 관리 혁신만이 지역 소상공인 생태계를 지키고 정책 금융의 지속가능성을 담보할 수 있다.