은행은 금융위기와 같은 경제적 충격이 외부에서 발생했을 때 채무 불이행에 따른 손실 규모를 파악하고 보유하고 있는 위험자산에 대한 포트폴리오 변화를 빠르게 확인할 수 있어야 하는데요.
특히 글로벌 금융위기 이후 은행권을 대상으로 글로벌 경제 위기에 견딜 수 있는 재무 건전성 역량을 문서화하는 규제요구가 높아지면서 대형 투자은행들이 경제 상황이 극도로 나빠졌을 때 직면하게 될 위험을 측정하고 관리하기 위한 ‘스트레스 테스트’가 주목 받고 있습니다.
이처럼 규제 요건이 더욱 까다로워지면서 은행권은 기존의 신용 성과와 수익으로는 안전성을 입증하기가 어려워지고 있는데요. 오늘날 전 세계 규제당국은 신용 성과와 수익에 미치는 스트레스 시나리오뿐만 아니라 유동성, 전체 대차대조표 예측과 같은 보다 광범위한 지표에 대한 결과도 요구하고 있습니다. 다시 말해서 스트레스 테스트가 은행의 재무 취약성을 조사하고 확인할 수 있는 방법이 되면서 은행은 자본 계획 시 이를 필수적으로 고려해야 합니다. 또한 이에 따라 은행은 보다 체계적이고 전사적인 방안을 통해 투명하고, 감사 가능하며, 명확한 문서화가 가능한 프로세스를 구축해야 합니다.
그렇다면 은행의 재무 건전성을 확인하는 스트레스 테스트는 어떤 요소로 구성되어야 할까요? 또한 리스크 부서와 재무 부서는 보다 나은 은행 업무의 효율과 의사결정을 위해 스트레스 테스트의 주요 구성 요소를 어떻게 공동 개발하고 적용해 나가야 할까요?
스트레스 테스트의 6가지 프로세스 구성 요소
규제당국이 스트레스 테스트 프로토콜을 규정하고 있지는 않지만 그렇다고 은행이 이 프로세스를 독자적으로 규정할 수는 없습니다. 스트레스 테스트 프로세스는 CCAR 원칙이 명시된 바와 같이 각각의 독자적인 기술을 수행할 수 있는 6가지 요소로 구성되어야 합니다.
첫째, 시나리오를 생성하고 이를 주기마다 반복할 수 있는 기술을 포함한 전사적 시나리오 관리 프로세스가 필요합니다. 둘째, 시나리오 모델에서 연산 모델에 이르기까지 모든 모델을 관리할 수 있는 모델 관리 플랫폼이 구축되어야 합니다. 셋째로, 스트레스 테스트 산출은 필수적인데요, 산출 작업은 서로 다른 시스템을 따라 다양한 시나리오 상에서 아주 많은 다양한 요소를 수반하기 때문에 다각화된 은행의 경우 신속하고 정확하며 자동화된 결과를 산출할 수 있어야 합니다. 넷째, 재무제표 예측을 위한 예측 매개변수를 관리할 수 있는 기술이 반드시 수반되어야 합니다. 다섯 번째, 각 시나리오의 결과를 취합해서 은행의 재무제표가 스트레스 상황에서 어떻게 되는지 분명한 플랜이 마련되어야 하며, 마지막으로 필요한 자본을 계산하고 이를 가용 자본과 비교한 후 필요한 조치를 결정할 수 있는 내부 프로세스가 필요합니다.
리스크 및 재무 부서의 협업이 중요한 이유
이처럼 스트레스 테스트가 은행 자본 계획에 있어 필수 고려 대상으로 여겨지고 있지만 여전히 은행권은 자본 계획 개발에 있어 여러 과제에 직면해 있습니다. 특히 시스템과 조직 관점에서 리스크, 재무, 자본 통합과 관련이 있는데요. 앞서 언급된 이러한 요소들은 일반적으로 독립적인 사일로(silo) 형태로 분리되어 운영되고 있어서 통합적으로 스트레스 테스트에 포함하기 위해서는 각 부서간 긴밀한 협업이 필요합니다. 오늘날 리스크 부서 담당자는 대차대조표 예측 프로세스에 대해 거의 알지 못하는 반면, 재무 부서의 담당자는 손실 예측에 사용되는 정량적 기법에 대해서는 잘 모르기 때문입니다.
두 부서의 협업은 경영진에게 스트레스 테스트 결과를 보고해 규제당국에 테스트 결과를 성공적으로 방어하기 위해서도 필수적인데요. 대차대조표와 자본 비율의 민감성을 이해하는 것은 궁극적으로 자본 계획을 개발할 때 은행이 직면하는 가장 큰 장애물이기 때문입니다. 따라서 은행은 리스크 관리 프로세스에 재무 계획과 자본 관리 예측을 통합하기 위해서는 구체적이고 정확한 체계를 갖춰야 합니다. 정확한 체계를 갖추기 위해서는 각 부서의 담당자가 분석 시나리오를 중심으로 긴밀하게 협력해야 하고, 이를 통해서 더 나은 비즈니스 의사결정을 할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 또한 이러한 기회는 더욱 탄탄하고 수익성 있는 자금 운용으로 이어져 성공적인 비즈니스를 가능하게 합니다.
분석 모델 구축을 통한 시나리오 테스트로 금융위기 대비
은행의 관점에서 보았을 때 금융 규제 조건을 대비하기 위해 투자 하는 것은 우선적인 업무가 아닐 수 있습니다. 하지만 은행을 둘러싼 금융 환경이 미치는 영향을 미리 파악하고 이해할 수 있어야 잠재적인 혜택을 얻을 수 있습니다. 비즈니스 리더들은 고객 기대치에 맞춰 시장 침체 및 금융위기에 신속하게 대응할 수 있도록 분석적으로 개발된 시나리오를 사용해 위기 대응을 준비해야 합니다. 유연하고 탄탄한 분석 모델을 구축한다면 다양한 시나리오 테스트를 통해 효과적이고 전략적인 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다. 또한 이를 통해 투자 결정을 지원하거나 손실에 대한 예방 조치를 취할 수도 있습니다.
스웨드뱅크(Swedenbank), SAS 예상 신용 손실 소프트웨어로 금융 규제 및 IFRS 9 대비
실제 북유럽 국가의 은행들은 고급 분석 솔루션을 통해 더욱 엄격해지고 있는 금융 규제에 대비하고 있습니다. 대표적인 사례로 스웨드뱅크(Swedenbank)를 꼽을 수 있는데요. 스웨덴과 발트 3국의 최대 은행인 스웨드뱅크는 950만 명 이상의 개인고객과 50만 이상의 기업고객에게 금융 서비스를 제공하고 있습니다.
스웨드뱅크는 시나리오 분석을 위한 모델링, 계산, 모니터링을 위해 SAS 예상 신용 손실(SAS Expected Credit Loss) 소프트웨어의 적용을 확대하고 있는데요. SAS의 예상 신용 손실 소프트웨어는 예상 신용 손실과 예상치 못한 신용 손실의 예측, 리스크 노출량 변화에 대한 데이터를 제공해 국제회계기준인 IFRS 9 의 요구 사항을 사전에 대비하고, EBA 스트레스 테스트 역시 지원합니다. 스웨드뱅크를 비롯한 전 세계의 300개 이상 은행은 정확한 예상 신용 손실 계산과 IFRS 9으로의 전환을 위해 SAS의 혁신적인 기술을 선택하고 있습니다.
SAS 예상 신용 손실(SAS Expected Credit Loss) 솔루션은 리스크 및 재무 통합 기능을 지원하고 IFRS 9, CECL 등의 규제 준수 및 회계 기준에 부합하는 시나리오를 통해 신뢰할 수 있는 재무 관리와 투명성을 보장합니다. 솔루션에 대한 보다 자세한 내용은 SAS 홈페이지에서 확인해보세요.
