이번에 채택된 논문은 기업 간 거래 데이터를 그래프 신경망(GNN) 기술로 분석해 신용 위험을 예측하는 모형을 담고 있다. 기존에는 재무제표나 신용등급 같은 정형 데이터에 의존했지만, 이 모형은 납품·매출·계약 관계 등 비정형 거래망 정보까지 반영해 평가 정확도를 높인 것이 특징이다.
연구는 더존비즈온의 기업용 ERP 데이터, 테크핀레이팅스의 신용평가 기술, KAIST 박찬영 교수 연구팀의 AI 알고리즘이 결합된 형태로 진행됐다. DefaultGNN은 거래처 수, 거래 빈도, 계약 지속성 등 관계망 구조에서 신용도를 예측하는 변수를 추출하는 방식이다.
CIKM(ACM International Conference on Information and Knowledge Management)은 정보 검색과 데이터 마이닝 분야에서 가장 권위 있는 국제 학술대회 중 하나로 꼽힌다. 이번 채택으로 해당 모형의 기술적 우수성이 학계에서 검증된 셈이다.
더존비즈온 측은 이번 연구 성과를 바탕으로 중소기업과 소상공인을 위한 맞춤형 금융 서비스 개발에 활용할 계획이다. 다만 실제 대출 심사나 신용등급 산출에 적용되기까지는 추가 검증과 규제 승인 절차가 필요할 것으로 예상된다.
