전 세계적으로 기후변화 대응과 지속가능발전을 위한 금융기관의 역할이 강조되고 있습니다. 이를 위한 금융기관의 노력을 지원하기 위해 SAS는 딜로이트와 함께 지난 10월, 금융권 기후 리스크 관리를 위한 ESG 세미나를 개최했습니다. 그 중 일부를 소개합니다.

금융기관이 기후 리스크를 관리해야 하는 이유

기후 리스크는 크게 물리적 리스크와 전이 리스크로 구분됩니다. 물리적 리스크는 농업에 피해를 주는 가뭄, 재산 피해를 일으키는 홍수, 강설량 감소 등으로 인한 레저 산업의 지형 변화 등을 예로 들 수 있습니다. 전이 리스크는 기후변화 대응에 따른 높은 규제 준수 비용, 친환경 기업으로의 소비자 이동 등 저탄소 경제로 전환하는 과정에서 발생하는 리스크를 뜻합니다.

이를 금융기관 관점에서 좀더 살펴 보면 물리적인 리스크는 기업이 금융기관에 제공하는 담보가치의 하락으로 인해, PD와 LGD에 영향을 받게 됩니다. 전이 리스크는 규제 준수 비용과 이로 인한 기업 수익성 악화로 인해 결국 금융기관은 신용 리스크가 증가하게 됩니다.

결론적으로 기후 변화는 물리적 리스크, 전이 리스크, 거시경제 변화 등으로 기업의 재무에 영향을 주며, 이는 2차적으로 금융기관의 건전성에 좋지 않은 영향을 미칩니다.

따라서 국제결제은행(BIS)은 2021년 4월, 기후 리스크 측정 방법론을 제시하고, ‘장기 예측에 따른 다양한 고려사항뿐만 아니라 세부적 측정 방법’의 적용을 요구하고 있습니다. 국내 금융위원회 또한 모든 금융기관에게 ‘기후 리스크 관리 감독 계획 수립’을 요구하고 있습니다.

SAS의 기후 리스크 관리 해법

SAS의 기후 리스크 관리를 위한 스트레스 테스트 솔루션은 기후 데이터 관리 및 리스크 모델링 단계에서부터 기후리스크를 계량화하고, 대내외 리포트 작성, 시나리오에 기반한 스트레스 테스트 등을 실시합니다. 이를 통해 포트폴리오 전략과 더불어 재무 및 심사 프로세스까지 연계할 수 있는 종합적인 솔루션입니다.

또한, SAS Climate Risk Model은 SAS Risk Stratum을 기반으로 리스크 관리를 위한 모든 업무가 프로세스화 되어 있습니다. 따라서 데이터의 적재 및 검증에서부터 시나리오 구성, 리스크 계량화, 시각화된 리포트 작성에 이르기까지 현업 관점에서 쉽고 편리하게 수정하고 관리할 수 있습니다.

요약하면, SAS의 스트레스 테스트 기반의 기후 리스크 관리 솔루션은 기후 변화에 대한 산업별 자산가치 하락에 대한 영향도를 분석하고, 더 나아가 기후 변화에 영향도가 높은 산업, 또는 하위 세그먼트를 식별하여 선제적인 대응 계획 수립은 물론, 정책적 의사결정까지 지원합니다.

일본 금융사 ESG 적용 사례

SAS Japan은 딜로이트와 함께 일본의 한 금융사에 SAS 솔루션을 기반으로 ESG를 구축했습니다. 은행의 물리적 리스크 측정은 기존의 리스크 측정과는 완전히 다릅니다. 거래 상대방의 지정학 데이터 처리에 익숙하지 않으며, 리스크를 평가하기 위한 적절한 모델과 변수를 찾을 수 있는 충분한 경험적 데이터 또한 없습니다. 따라서 딜로이트에서는 거래 상대방에 대한 물리적 리스크의 재무적 영향을 측정하는 방법론을 제공하고, SAS는 복잡한 시나리오를 시뮬레이션할 수 있는 기술 프레임워크를 제공했습니다. 이 프레임워크는 은행의 스트레스 테스트와 같이 시나리오 기반의 스트레스 테스트에 널리 사용됩니다.

• 요구 사항

구축을 위한 주요 요구 사항은 다음과 같습니다. 먼저, 시나리오는 해저드 맵(재해 예측도) 형태로 제공됩니다. 또한 다양한 형태의 파일 포맷을 처리할 수 있어야 합니다. 파이낸셜 모델링은 두 부분 즉, 거래 상대방의 BS/PL에 대한 재무적 영향, 담보 가치에 미치는 영향으로 구성됩니다. 이들 영향은 물리적 리스크 평가에서 산업별, 지역별로 다르기 때문에 복잡하고 어렵습니다.

신용평가의 경우 시뮬레이션된 거래 상대방의 BS/PL을 기반으로 전통적인 신용등급 방법론을 적용하지만, 장기 예측을 위해서는 기존의 방법론을 고도화 해야 합니다. 마지막 포트폴리오 평가는 거래 상대방의 레벨뿐만 아니라 계좌 단위로도 수행 가능해야 하며, 물리적 리스크는 거래 상대방의 지정학적 위치와 연결되어 있기 때문에 지도 형태로 보는 것이 핵심입니다.

• 솔루션 아키텍처

전체 솔루션은 SAS 클라우드 환경에서 제공됩니다. 사용자는 웹 브라우저를 통해 이 서비스에 접속합니다. 사용자는 거래 상대방 정보 및 익스포저 정보를 솔루션에 업로드하며, 초기 데이터는 엑셀 또는 수기 파일로 업로드를 하지만 시스템 구축 이후에는 자동화로 진행됩니다. 거래 상대방의 정보는 재무제표 및 지정학 정보를 포함한 담보 정보를 의미합니다. 포트폴리오 및 거래 데이터를 제외한 부분을 솔루션에서 제공하고 있습니다. 따라서 사용자가 이와 같은 정보만 제공하면 모든 결과를 얻을 수 있습니다. 지정학적 데이터는 GIS 즉, 지정학 데이터 제공 업체와 인터페이스를 통해 자동으로 솔루션에 업로드됩니다.

또한 솔루션은 거래 상대방의 BS/PL 프로젝션, 신용 평가, 포트폴리오 평가를 제공합니다. 거래 상대방의 BS/PL 프로젝션의 경우 거래 상대방의 정보, 시나리오 및 프로젝션 모델 시뮬레이션을 입력하면 미래의 기후리스크량이 측정됩니다. 이 시나리오에서는 거래 상대방의 재무제표와 담보와의 민감도를 설명하며, API를 통해 GIS(Geography Information System), 부가정보, 리스크 데이터를 통합합니다. 부동산 데이터, 재해 예측 데이터, 거래 상대방의 재무 데이터를 모델링하여 재무적 영향도, 담보가치의 영향도를 파악하여 프로젝션합니다. 이번 프로젝트에서는 일본 정부에서 제공한 시나리오 데이터를 사용했습니다. 향후에는 NGFS에서 제공하는 시나리오 사용을 고려하고 있습니다. 사용자는 대시보드를 통해 결과를 확인하거나 엑셀 또는 텍스트 파일로 다운로드 할 수 있습니다.

쉽고 유연하고 신속한 구현

SAS의 솔루션은 유연하고 화이트 박스를 기반으로 합니다. 사전에 구성된 데이터 포맷, 모델, 기능 등을 고객의 특정 요구사항에 따라 구성하므로 맞춤형 솔루션을 신속하게 구축할 수 있습니다. 또한 산업별 포트폴리오별 분석뿐만 아니라 지정학적 데이터 처리 기술을 통해 지역별 손실을 예측할 수 있습니다. 태풍, 홍수와 같은 자연 재해, 코로나19 바이러스처럼 기후는 물론, 다양한 리스크가 재무에 미치는 영향도를 측정하는 방법을 제공하여 경영진의 의사결정을 도와 드립니다.