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한국자산관리공사 CI (이미지 = 캠코)

(서울=NSP통신) 정현우 기자 = 캠코의 스태킹 알고리즘을 활용한 국내 취약채무자의 상환가능성을 예측한 연구논문이 SSCI 등재 국제 학술지 ‘컴퓨테이셔널 이코노믹스(Computational Economics)’에 게재됐다.

이번 연구는 캠코가 단독으로 수행한 것으로 머신러닝 방법론인 스태킹 알고리즘을 통해 취약채무자의 최종 상환가능성을 예측함으로써 채무자 특성에 기반한 부실채권관리에 대한 시사점을 제시한다.

캠코는 논문에서 대출기관·규모, 채무자 연령 등 채권 및 채무자의 특성과 상환가능성 간 관계성을 규명했다. 또한 스태킹 알고리즘 모형을 통해 부실채권의 최종 회수결과를 87.7%로 예측할 수 있음을 확인했다.

캠코는 이번 연구를 통해 회수가능성이 높은 채권 및 채무자 유형을 사전에 파악할 수 있게 됐다. 이는 채무자 맞춤형 채무조정 프로그램을 제공하고 회수가능채권 선별 등 채권관리역량 향상을 이끌 것으로 기대된다.

NSP통신 정현우 기자(jhw3407@nspna.com)

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