본 연구에서는 1997년 말 외환위기 이후 $1998\sim1999$년에 걸쳐 행하여진 한국 은행산업 구조 조정의 성과를 실증적으로 분석하였다. 실증분석의 결과 위험수준이 높아 구조조정 기간에 금융감독당국으로부터 강한 경영개선 압력을 받을 가능성이 높은 은행들은 무수익여신, 부실여신비율 등 대출행위의 건전성 측면과 대출, 유가증권간의 투자비율, 그리고 유가증권 내 자산종목 간의 투자 비율 등 여러 가지 위험관련 변수들과 관련하여 측정된 건전화에 대한 동기면에서 외환위기 이전에 비하여 유의적이고 일관된 보다 높은 건전화에 대한 동기를 가지고 있었음을 볼 수 있었으며, 이러한 결과는 외환위기 이후의 은행권 구조조정 정책에 대한 어느 정도의 유효성을 보여 주는 결과로 사료된다. 또한 은행 집단별 분석에서는 구조조정 과정에서 퇴출 또는 우량은행에게 인수/합병된 부실은행들은 구조조정 이전의 기간에 그 외의 은행들 보다 위험추구에 대한 동기가 매우 강하였음을 볼 수 있었으나 이러한 위험추구의 동기가 우량은행에로의 인수/합병을 통하면서 상당히 감소하였음을 발견할 수 있었으며, 이러한 결과는 총표본에 대한 분석에서의 결과와 일관되게 외환위기 이후의 구조조정 정책에 대한 어느 정도의 유효성을 보여 주는 결과로 사료된다.
본 연구에서는 국내은행의 위험도가 반영된 보험요율을 Merton에 의해 처음으로 제시된 예금보험요율 결정모형을 이용하여 추정하였다. 실증분석 결과에 의하면 표본은행간의 예금보험요율의 추정치에는 횡단면적 차이가 있는 것으로 나타나 표본기간 중 여러 은행들이 공격적 경영을 취함으로써 은행파산의 위험도를 높이는 도덕적 위해의 문제를 발생시켰음을 보여주고 있다. 본 연구는 상관관계 분석을 통하여 추정된 보험요율이 Moody's사의 국내은행에 대한 장기신용등급과 재무건전도등급, 그리고 은행규모, 수익성, 자본적정성, 자산건전성을 나타내는 지표들과 어떠한 관계에 있는 지를 살펴보았다. 분석결과에 의하면 Moody's사의 국내은행에 대한 장기신용등급, 재무건전도등급과 보험요율 사이에는 통계적으로 유의한 관계가 있는 것으로 나타나 추정된 보험요율이 이들 지표와 마찬가지로 위험도를 적절히 반영하는 것으로 나타났다. 또한 보험요율은 은행규모, ROA, ROE들과는 음의 관계가 있는 것으로 나타났으나, BIS기준 자기자본비율, 부실여신비율과는 양의 관계가 있는 것으로 나타났다. 그러나 자기자본비율이나 부실여신비율이 은행의 신용도나 위험도를 적절하게 반영하지 못하는 것으로 나타남으로써 이들 비율에 대한 회계방식의 개선이 요구됨을 본 연구의 결과는 보여주고 있다.
최근 사회의 다양성과 기업환경의 변화, 정보기술(IT)의 발달로 조직운영의 생산성 및 효율성 제고와 대고객 서비스 수준향상을 위해 업무처리를 자동화 시키고자 하는데 많은 관심을 가지게 되었다. 현재는 누가 무슨일을 하고 있는지 파악이 어렵고, 조직에 의해 정의된 룰과 시스템에 따르기 보다는 개인의 주관과 판단에 따른 업무 수행이 되고, 무엇보다 변화하는 시장환경에 유연하게 대응하는데 어려움이 많다. BPM(Business Process Management)은 조직내의 사람과 시스템, 어플리케이션을 통합하는 개념으로서 워크플로우와 응용프로그램통합기술(EAI)이 결합된 시스템으로 업무의 자동화는 물론 모니터링, 평가등을 통하여 획기적으로 ROI를 개선해 주며 적용을 위해서는 프로세스와 시스템을 아우러는 컨설팅과 구현이 따른다. 그러나 BPM의 개념적 만족은 하지만 초기단계로서 적용사례가 부족하여, 적용하기 위한 의사결정은 쉽지 않다. 본 논문은 BPM의 개념파악과 BPR, 워크플로우와 BPM의 차이점을 비교분석 하고, 대규모 대량의 트랜잭션과 수천명의 사용자 및 다수의 비즈니스 어플리케이션이 관여하는 금융여신 프로세스에 BPM을 적용하는 사례를 제시하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권3호
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pp.411-425
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2013
데이터마이닝이란 대용량의 자료로부터 의미있는 패턴과 규칙을 찾기 위해서 자동화되거나 반자 동화된 도구를 이용하여 데이터를 탐색하고 분석하는 과정이다. 이러한 데이터마이닝 기법을 통해 정보의 연관성을 파악함으로써 가치 있는 정보를 만들어 합리적인 의사 결정이 가능하게 된다. 금융분야에서도 데이터베이스 마케팅, 신용평가, 서비스 품질개선, 부정행위 적발 등에 데이터마이닝 기법이 다양하게 사용되고 있다. 금융거래에서 대출의 중요도와 필요성이 시간이 지날수록 점점 높아지고 있으나, 대출을 이용하는 사람과 대출건수가 증가할수록 부실대출의 위험이 함께 증가하기 때문에 대출을 해주는 여신기관의 손실을 막기 위해서는 대출여부를 정확하게 예측할 필요성이 존재한다. 본 연구에서는 국내 A 여신기관의 실제 데이터를 사용하여 대출심사에 관한 연구를 진행하였으며, 모형 구축에 있어서 안정적이고 정확한 예측을 보이는 모형을 찾기 위하여 원 데이터에서의 샘플 정제와 여러가지 모형, 데이터마이닝 기법 등을 사용하여 다양한 모형을 구축하고 비교, 평가하였다.
본 연구는 2008~2013년 한국의 은행 대출 자료를 이용하여 건설 및 부동산업으로의 대출 집중과 은행 위험의 관계를 분석하였다. 각 은행의 기업대출에서 건설, 부동산업으로의 대출이 차지하는 비중을 이용하여 건설 및 부동산업의 대출을 산정하였다. 은행 위험은 부실여신(3개월 이상 연체 및 무이자 여신) 규모와 은행의 자기자본비율로 산정하였다. 분석 결과에 따르면, 1기 이전 은행의 건설, 부동산업 등으로의 대출 비중이 증가할수록 은행의 부실여신 규모는 감소하고 자기자본비율은 제고되는 것으로 나타났다. 은행의 특정 산업으로의 대출 집중은 은행의 위험을 증가시키지 않을 것으로 추정된다. 이는 대출집중으로 인해 은행들이 해당 산업에 대한 대출 전문심사 능력향상이 향상됨에 따라 이들 산업에 대한 정보비대칭성을 낮출 수 있기 때문인 것으로 추정된다. 한국의 경우 건설 및 부동산임대업으로의 대출 증가가 은행의 부실대출 위험으로 연계될 가능성은 크지 않은 것으로 진단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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