□ 중소은행은 여신심사 시 제한적으로 credit score를 활용하고 있음.
○ 중소은행에서도 D＆B, FICO의 credit score를 활용하여 기업심사의 효율성을 높이려하고 있으나, 이를 이용한 융자는 일정 수준의 default를 상정하고 있기 때문에 상당한 규모가 되지 않는 경우 손실을 흡수할 수 없음.
○ 또한 중소은행 대출처와 같이 지역과 업종, 규모의 편중이 있는 경우, 양질의 포트폴리오를 형성할 수 없음.
○ 동시에 중소은행에서는 독자적인 know-how 등을 추가하여 모델의 정확성을 높이기 위한 투자부담이 크며 모델 개선을 위한 샘플 데이터도 부족하여 어려움이 있음.
□ credit scoring대출은 통계적인 수법(대수의 법칙)에 기초하여 융자를 포트폴리오로 관리하는 것으로, 다음과 같은 효과가 기대됨.
○ 심사의 많은 부분이 자동화되어 신속하게 융자를 실행할 수 있음.
○ 통상적인 은행융자에서는 단위당 심사 모니터링 비용이 높으며, 자금조달에 곤란을 초래하기 쉬운 소기업․영세기업에도 효율적인 자금공급이 가능함.
○ 차입자의 리스크가 계량화되어지며, 리스크에 따른 금리가 설정되어지기 쉬움.
○ 담보 등에 의한 신용보완의 필요성이 낮아짐.