SAS 코리아 마케팅팀의 류지혜 책임입니다. 😀
미국 Communites Site에 게시된 ALM 관련 글을 번역하여 공유드립니다.
가볍게 읽어보시고, 진행 중인 댓글 이벤트에도 많은 참여 부탁드립니다!
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ALM 운영 전략의 차이가 가져온 결과
SAS는 자산부채관리(ALM, Asset and Liability Management)의 현대적 접근 방식이 은행의 수익성과 안정성에 어떠한 영향을 미치는지 이야기하고자 합니다. 두 개의 은행이 있다고 가정해 보겠습니다.
같은 도시, 동일한 규제, 유사한 고객층을 보유한 두 은행.
그러나 한 은행은 번창하고 있는 반면, 다른 은행의 리스크 관리자는 LinkedIn 상태를 'Open for Work(구직 중)'로 변경해야 했습니다.
무엇이 이 차이를 만들었을까요? 그 핵심은 자산과 부채를 어떻게 관리했느냐에 있었습니다.
이 글에서는 두 개의 가상 은행인 안전제일은행과 욜로은행이 선택한 서로 다른 ALM 전략이 얼마나 극명한 결과를 가져왔는지 살펴보겠습니다. 또한, 향후 은행의 ALM이 어떻게 발전할지에 대해서도 논의하고자 합니다.
두 가지 전략 비교
안전제일은행: 이 중형 은행은 체스 챔피언처럼 리스크를 관리합니다. 항상 몇 수 앞을 내다보며 신중한 전략을 수립합니다.
욜로은행: 반면, 욜로은행의 전략은 다소 낙관적(Optimistic)으로 운영합니다. 2023년, 두 은행은 동일한 시장 환경에 직면했지만 선택한 ALM 전략에 따라 전혀 다른 결과를 맞이하게 되었습니다.
전통적인 ALM 방식 vs. 현대적 현실
욜로은행의 기존 ALM 방식은 안정적인 시장 환경에서는 유효해 보였습니다.
매월 보고서를 작성하고, 금리 격차를 점검하며, 커피와 도넛을 즐기는 것이 일상이었습니다. 그러나 2023년 3월, 역사상 가장 빠른 금리 인상이 시작되면서 상황이 급변했습니다.
금리가 상승하는 환경에서, 단기 예금으로 조달한 자금으로 장기 고정금리 자산을 운용하면 무슨 일이 벌어질까요?
욜로은행은 실전에서 이를 혹독하게 배우게 되었습니다. 자금 조달 비용(예금 금리)이 즉각 상승, 반면 보유 자산(대출, 채권)의 수익률은 고정되어 있었습니다. 그 결과, 순이자마진(NIM)이 빠르게 압박을 받았으며, 기존의 월간 보고서는 어제의 일기예보를 보고 오늘 소풍을 준비하는 격이 되어버렸습니다. 시장의 변화 속도를 따라가지 못하는 전통적인 ALM 도구는 더 이상 유효하지 않았습니다.
안전제일은행의 차별화된 접근법
안전제일은행은 완전히 다른 접근 방식을 도입하였습니다. 단순히 최신 기술을 도입하는 것이 아니라, ALM을 이해하는 근본적인 방식을 변화시켰습니다.
이들은 정교한 고객행동 모델(Behavioral Models)을 활용하여 다음과 같은 요소를 예측할 수 있었습니다:
✔ 고객 세그먼트별 금리 변화 반응
✔ 어떤 예금이 ‘안정적(sticky)’이고, 어떤 예금이 금리에 민감한지
✔ 고객들이 언제, 어떻게 대출을 조기상환(prepay)할지
✔ 디지털 뱅킹 트렌드가 예금 유지율에 미치는 영향
그 차이를 만든 핵심 비결은 무엇일까요? 안전제일은행은 고객 데이터를 정교한 분석(Advanced Analytics)으로 실질적인 인사이트로 변환하였습니다.
단순한 ‘AI’ 모델에 의존하는 것이 아니라, 실제 고객 행동 패턴을 신중하게 분석하는 것이 핵심이었습니다.
ALM의 진화: 과거 vs. 현재 vs. 미래
이 변화를 날씨 예보의 발전 과정에 비유할 수 있습니다.
1950년대: 하늘을 보고 대략적인 날씨를 예측하던 시대
현재: 수백만 개의 데이터 포인트를 분석하여 높은 정확도의 기상 예보 제공
미래: AI 및 빅데이터 기반 실시간 기상 분석
인사이트에서 실행으로
위기를 겪은 후, 욜로은행은 대응책 마련에 전력을 다했습니다. 그러나 그들의 접근 방식은 시중의 모든 최신 시스템과 도구를 사들이는 것이었습니다.
결과적으로는, 서로 연동되지 않는 12개의 시스템이 만들어졌습니다. 이는 마치 스마트폰에 날씨 앱을 12개 설치해놓고, 각기 다른 요소(구름량, 강수량, 바람 등)를 따로 확인해야 하는 상황과 유사합니다.
한편, 안전제일은행은 ‘연결성(Integration)’에 초점을 맞추었습니다.
✔ 고객 행동 패턴 분석
✔ 시장 리스크 평가 ✔ 유동성 모니터링 ✔ 자본 계획 수립 ✔ 규제 요구사항 준수
다가오는 미래
현재 완벽한 통합형 ALM 솔루션은 없지만, 업계는 그 방향으로 빠르게 나아가고 있습니다.
실시간 리스크 분석
고객 행동 패턴을 자동으로 반영하는 예측 모델
단일 리스크가 아닌 다중 리스크를 고려한 시나리오 분석
의사결정이 단절된 데이터가 아닌, 완전히 통합 데이터 기반의 의사결정
[결론] 당신의 은행은 어떤 길을 선택할 것인가?
은행업은 지금 중요한 기로에 서 있습니다. 한쪽 길은 시스템 도입이 증가하면서 리스크 관리가 점점 단편화되는 길입니다. 다른 길은 연결된 데이터 기반의 통합 ALM을 활용하여 시장 변화를 기회로 만드는 길입니다.
당신의 은행은 어떤 길을 선택하시겠습니까?
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이번 포스트는 아래의 글에 대한 번역입니다. 원본 확인을 위해 아래의 링크 클릭하세요.
https://communities.sas.com/t5/SAS-Communities-Library/The-Great-Balancing-Act-An-ALM-Tale-of-Two-Banks/ta-p/951552
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