[서울=뉴스핌] 이윤애 기자 = 최근 3년간 부도 기업의 45%가량은 관계기업에서 연체·부도 등 이상신호가 먼저 발생한 것으로 나타났다. 관계리스크가 발생한 기업의 부도위험은 일반 기업보다 약 5배 높은 것으로 분석됐다.

24일 한국평가데이터가 서울 여의도 한국경제인협회 컨퍼런스센터에서 개최한 '제4회 KODATA 혁신포럼'에서 이호열 데이터사이언스센터장은 '데이터와 AI를 활용한 관계리스크 탐지' 발표를 통해 이 같이 밝혔다.

이 센터장에 따르면 4월 말 기준 기업 상태가 '정상'인 약 128만 개 기업을 대상으로 조사한 결과, 49.86%가 '관계기업'을 보유하고 있었다. 관계기업은 대표이사 또는 임원을 겸직하고 있거나 자금 대여 등으로 연결된 기업 뿐만 아니라 지분 관계로 연결된 특수관계 기업을 의미한다.

이 센터장은 "90일 이상 장기연체가 발생한 관계기업이 있거나 한국평가데이터의 신용위험 조기경보등급에서 '주의' 이상 등급을 받은 경우 등을 종합해 관계리스크 발생으로 정의했다"며 "관계리스크 발생 비중은 최근 3년간 5.34%, 5.92%, 7.16%로 점차 증가하고 있다"고 설명했다.

실제 최근 3년간 발생한 부도 법인 2만6843건 가운데 1만2113건, 45.13%에서 관계리스크가 확인됐다. 같은 기간 관계리스크가 발생한 기업의 부도율은 10%를 웃돈 반면, 관계리스크가 없었던 기업의 부도율은 2% 수준에 그쳤다.

관계기업의 부도가 본 기업으로 전이되는 속도는 비외감법인에서 더 빠른 것으로 나타났다. 특히 대표자가 운영하는 개인사업장에서 부도가 발생한 경우 해당 위험이 본 기업으로 확산돼 부도에 이르기까지 평균 5개월이 걸린 것으로 분석됐다.

이 센터장은 이 같은 조사 결과를 통해 관계리스크의 사전 관리에 대한 중요성을 역설하며, 신용위험 모니터링이 가능한 EW(Early Warning) 모형과 기업 간 네트워크를 파악할 수 있는 'KOgrid(기업관계망서비스)'를 각각 소개했다.

그는 "AI 기반의 모형 고도화를 통해 기업의 부실위험 탐지 능력을 한층 강화했다"면서 "앞으로 개별 기업 중심의 신용위험 예측을 넘어 관계 위험, 산업 위험까지 리스크 관리 범위를 확대해 나가야 한다"고 말했다.

한편 이날 포럼에서는 고려대학교 신승준 교수가 한국평가데이터와 협업을 통해 개발한 'AI 기반 산업위험 예측 인덱스(INDEX)' 모형을 소개하기도 했다. 산업별 경기 흐름과 위험 수준을 보다 정량적으로 예측할 수 있는 AI 기반 예측 모형으로, 한국평가데이터는 여기에 첨단산업 DB(데이터베이스)를 활용하여 신산업 분야의 위험 예측 정보를 제공할 예정이다.

이후에는 AI 기반의 리스크 관리에 대한 종합 토론이 이어졌다. 이호동 전 한국평가데이터 대표가 좌장을 맡고 한국금융연구원의 서정호 선임연구위원, 자본시장연구원의 정수민 연구위원, 서울시립대 임현중 교수, 수협은행 양기태 부행장보가 패널로 참여했다. 

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