기업 신용평가 업무 자동화: 재무제표 검토부터 시스템 입력까지

작성일:

2026. 9. 15.

Worktro

기업 신용평가에서 반복되는 재무제표 확인·검증·시스템 입력을 자동화하고, 최종 판단은 담당자가 맡는 방식으로 업무 효율을 높일 수 있습니다.

Key Summary

• 기업 신용평가 자동화는 반복적인 문서 확인과 데이터 입력 업무부터 시작할 수 있습니다. • 해외 금융권도 개별 문서 처리보다 신용평가 프로세스 전체를 연결하는 방향으로 자동화 범위를 넓히고 있습니다. • 경남은행은 AI OCR과 RPA로 분류·판독·검증·등록을 연결해 사람의 업무 투입 시간을 약 60분에서 10분으로 줄였습니다.

기업 신용평가에서는 실제 평가와 판단에 들어가기 전까지 적지 않은 문서 작업이 필요합니다.

기업의 재무제표와 결산자료가 들어오면 담당자는 필요한 계정과목을 찾아 숫자를 확인하고, 이를 다시 내부 시스템에 입력합니다. 합계가 맞지 않으면 원본을 다시 확인하고, 필요한 서류가 빠졌다면 자료를 보완한 뒤 다음 단계로 넘어갑니다.

특히 신용평가가 집중되는 시기에는 이런 반복 작업이 쌓이면서 현업의 부담도 커집니다. 그래서 최근 신용평가 자동화는 평가 판단 자체보다 그 판단에 필요한 데이터를 준비하고 검증하는 과정을 줄이는 데서 시작하는 경우가 많습니다.

해외 금융권에서도 비슷한 변화가 나타나고 있습니다. 단순히 문서 한 장을 읽거나 특정 화면에 값을 입력하는 수준을 넘어, 재무 데이터를 수집하고 검증한 뒤 실제 신용평가 업무까지 연결하는 방향으로 자동화 범위가 넓어지고 있습니다.

해외 금융권은 신용평가 프로세스 전체로 자동화 범위를 넓히고 있습니다

McKinsey는 2025년 기업 대상 신용 업무(Corporate Credit)를 다룬 아티클에서 Agentic AI를 개별 작업이 아니라 end-to-end credit process에 적용하는 방식을 소개했습니다.

재무위험 분석, 비즈니스 모델 분석, 산업위험 분석처럼 여러 단계로 나뉘어 있던 업무를 하나의 프로세스로 연결하는 접근입니다.

McKinsey가 함께 소개한 글로벌 금융기관 사례에서는 여러 AI 에이전트가 재무 데이터를 수집하고 검증한 뒤 재무위험 분석 초안을 작성했습니다. 이후 신용 담당자가 결과를 검토하고 필요한 부분을 수정하는 방식으로 운영했으며, 재무위험 분석에 투입되는 시간은 50% 줄었습니다.

Deloitte도 비슷한 방향을 짚습니다. 기존 업무에 AI 기능 하나를 추가하는 데 그치지 않고, 여러 단계와 시스템 사이에서 사람이 넘겨주던 작업까지 포함해 워크플로우 자체를 다시 설계할 필요가 있다는 것입니다.

문서 처리 기술 역시 OCR에서 IDP(Intelligent Document Processing), LLM·VLM으로 범위가 넓어지고 있습니다. 문자를 읽는 것뿐 아니라 문서 종류를 구분하고, 필요한 데이터를 구조화하고, 이후 업무에 활용하는 단계까지 연결하기 위해서입니다.

결국 신용평가 자동화에서도 관심은 ‘문서를 얼마나 잘 읽느냐’보다 ‘읽은 결과를 실제 업무까지 어떻게 연결하느냐’로 이동하고 있습니다.

OCR로 읽은 재무제표, 바로 시스템에 넣을 수 있을까?

이 지점에서 실제 업무의 어려움이 생깁니다.

RPA는 정해진 화면에서 값을 가져오거나 다른 시스템에 입력하는 작업에 강합니다. 입력 위치와 처리 순서가 일정하다면 반복 업무를 상당 부분 줄일 수 있습니다.

하지만 신용평가에서 다루는 재무제표는 기업마다 구성과 표현이 다릅니다. 같은 계정과목도 작성 주체에 따라 다른 이름으로 표기될 수 있습니다.

실제 경남은행의 신용평가 자동화 과정에서도 내부 시스템의 ‘현금’ 항목이 외부 재무제표에서는 ‘현금 등’, ‘예금’처럼 다르게 표기되는 경우가 있었습니다. OCR이 글자를 정확하게 읽었더라도 그대로 시스템에 등록하기 어려웠던 이유입니다.

문서에서 데이터를 추출한 뒤에도 확인할 것이 남습니다. 숫자의 합계가 맞는지, 필수 서류가 모두 들어왔는지, 내부에 등록된 기업 정보와 일치하는지도 살펴봐야 합니다.

모든 조건을 통과한 건은 다음 단계로 보내고, 값이 맞지 않거나 추가 확인이 필요한 건만 담당자에게 넘기는 방식도 필요합니다. 실제 경남은행 사례에서도 누락이나 불일치가 발견된 건은 자동 처리에서 제외하고 담당자가 확인하도록 구성했습니다.

그래서 신용평가 자동화에서는 OCR 인식률만 보는 것보다 분류 → 추출 → 검증 → 예외 처리 → 시스템 입력이 얼마나 자연스럽게 이어지는지를 함께 봐야 합니다.

담당자의 판단이 필요한 부분은 그대로 남겨둘 수 있습니다. 자동화가 처리한 결과를 사람이 확인하고, 최종 평가나 신용등급처럼 판단이 필요한 업무는 담당자가 직접 결정하는 방식입니다.

신용평가 프로세스를 단계별로 나누면 자동화 범위가 보입니다

신용평가 업무 전체를 한 번에 자동화하려고 하면 프로젝트 범위가 빠르게 커집니다.

대신 실제 업무를 단계별로 나눠보면 자동화하기 좋은 작업과 담당자의 판단이 필요한 작업을 구분하기 쉬워집니다.

단계	주요 업무	자동화 접근
수집	재무제표·증빙 수신, 누락 확인	자동화 가능
분류	문서 종류·기업 식별	자동화 가능
추출	계정과목·금액·기업정보 추출	자동화 가능
검증	합계·누락·내부 데이터 대조	예외 중심 검토
입력	내부 시스템 등록	자동화 가능
평가	재무상태·사업성·리스크 평가	담당자 판단

처음부터 평가 판단까지 자동화하기보다, 사람이 문서에서 값을 찾고 다시 입력하거나 여러 자료를 반복해서 대조하는 작업부터 줄여가는 방식입니다.

PoC에서도 OCR 정확도 하나만 보면 실제 업무 개선 효과를 판단하기 어렵습니다. 문서를 잘 읽더라도 결과를 매번 담당자가 처음부터 다시 확인해야 한다면 현업의 업무량은 크게 줄지 않기 때문입니다.

따라서 인식 정확도와 함께 건당 처리시간, 자동처리율(STP Rate), 예외 건수, 재작업률 등을 함께 보면 실제 운영 단계에서 어느 정도까지 자동화할 수 있는지 보다 구체적으로 확인할 수 있습니다.

이든티앤에스는 경남은행의 기업 신용평가 프로세스를 자동화했습니다

이든티앤에스는 경남은행의 기업 신용평가 업무에 AI OCR과 RPA를 적용해 분류 → 판독 → 검증 → 등록으로 이어지는 자동화 프로세스를 구축했습니다.

기존에는 기업이 제출한 재무제표와 결산자료를 담당자가 직접 확인하고 평가에 필요한 값을 정리해야 했습니다. 특히 신용평가가 집중되는 시기에는 이런 반복 작업이 일선 영업점 담당자의 업무 부담으로 이어졌습니다.

자동화 이후에는 먼저 제출된 문서를 종류별로 분류하고, 재무제표에서 필요한 계정과목과 데이터를 추출합니다. 이후 합계 오류나 누락 여부를 검증한 뒤 내부 시스템에 등록합니다.

사전에 정해진 기준에 따라 의견서 초안도 작성하지만, 최종 신용등급은 담당자가 검토해 확정하도록 했습니다.

구축 과정에서는 문서를 정확하게 읽는 것뿐 아니라 여러 시스템을 연결하는 작업도 필요했습니다. 경남은행은 중간에 Bridge 서버를 두고 문서 시스템, OCR, 내부 DB, 여신시스템 사이의 데이터 흐름을 연결했습니다. 서로 다르게 표기된 계정과목도 내부 기준에 맞춰 처리할 수 있도록 구성했습니다.

그 결과 사람이 직접 업무에 투입하는 시간은 기존 약 60분에서 최종 확인을 포함해 약 10분으로 줄었습니다. 담당자는 문서를 옮겨 적고 합계를 확인하는 데 쓰던 시간을 줄이고, 기업의 재무 상태와 시장 환경을 살펴보는 데 더 집중할 수 있게 됐습니다.

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