축적된 빅데이터를 기반으로 인공지능(AI)이 지원 대상자를 심사·평가하고 선정하는 ‘AI금융’이 활성화된다. 이 시스템이 발전하면 집행 후 평가와 감독까지 사람을 대체할 수도 있게 된다.

AI플랫폼 또는 AI알고리즘 금융이라고 할 수 있는 이 시스템을 가장 앞서 도입한 기관은 기술보증기금. 기술평가 중심의 보증을 수행해야 하는 목적성으로 인해 15년 전부터 자체 ‘기술평가시스템(KTRS)’을 발전·심화시켜 왔다.

수 년 전부터는 여기에 딥러닝 기법의 AI 평가체계를 도입했다. 지난해 시범서비스를 거쳐 올해부터 ‘에어레이트(AIRATE)’란 이름으로 전면 시행에 들어갔다. 이로써 기보는 기업의 기술·특허 평가와 사업화, 성장가능성, 위험도 등을 보다 정밀하게 평가하고 집행할 수 있게 됐다고 자평했다.

기보의 기술평가모형은 기업의 기술사업화 가능성을 경영주의 기술역량·기술성·시장성·사업성의 관점에서 평가한다. 지난 15년 간 기술평가 실무에 적용, 71만여건의 방대한 기술평가 데이터를 축적했다는 것.

이를 분석해 기술평가모형을 표준화하고 평가의 효율성을 높여왔다. 여기에 AI 알고리즘이 적용된 신기술평가모형을 개발·완료해 AIRATE로 통합한 것. 이 AI 기반의 표준모형 체계는 사람(전문가)과 AI가 상호 협업하는 형태가 특징이다.

기보 측은 “AI 알고리즘을 도입해 예측 정확도가 기존 모형 대비 9% 이상 높아졌다”며 “AI가 지속적으로 학습·진화할 수 있는 데이터를 확보하고 해석과 설명이 가능하도록 해 AI의 단점을 극복했다”고 설명했다.

정책자금 집행기관인 중소벤처기업진흥공단도 올해부터 AI 평가모형 ‘K-밸류’를 도입한다. 정책자금 지원 대상 기업평가와 선정, 연장 등에 이 시스템이 활용돼 집행의 정확성과 효율성이 높아질 것이란 기대다.

중진공은 17만개 내부데이터와 540만개 외부데이터를 활용해 부실·성장성·수익성·정책 목적성을 기준으로 100개 이상의 핵심지표를 추출했다. AI를 통해선 결과를 도출하는 평가모형을 완성했다. K-밸류는 평균임금·특허정보·에너지 사용량 등 핵심지표에 대한 최신정보를 실시간 수집하고 머신러닝 알고리즘을 적용해 최적의 결과를 도출할 수 있도록 구성됐다.

K-밸류 평가로 재무성과는 미흡하지만 비재무적인 성과가 우수한 기업에 대한 혜택이 가능하다. 또 우수기업에 대해서는 정책자금 우대 등 인센티브 제공으로 정책자금 전체의 신뢰도 제고가 기대된다고 설명한다.

중진공 김학도 이사장은 “AI 평가모형을 적극 활용해 성장 가능성이 높은 중소·벤처기업을 지속해 발굴하고 혁신기업에 대한 지원을 강화하겠다”고 말했다.

하지만 AI알고리즘에 대한 지나친 의존을 우려하는 시각도 있다. 전문가의 현장 평가를 딥러닝으로 대체할 경우 데이터 왜곡을 바로잡기가 어렵고, 그에 따른 해석값이 기대값과 다르게 도출될 소지도 있다는 것이다. 또 평가와 집행에서 자의성이 감소하고 효율성은 높아지나 해석범위 밖의 ‘신(新)소외계층’을 만들 것이란 얘기도 나온다. 조문술 기자