個人信用情報 共有 方案에

관한 硏究

鄭 炯 權*

이 연구 내용은 집필자의 개인의견이며 한국은행의 공식견해와는 무관합니다. 본 논문의 내용을 보도하거나 인용할 경우에는 「한국은행 금융경제연구원」 및 집필자명을 반드시 명시하여 주시기 바랍니다.

* 금융경제연구원 과장(전화: 02-759-5447, e-mail: hkjeong@bok.or.kr)

본 논문의 내용은 집필자 개인의 견해를 나타낸 것으로서 한국은행의 공식견해는 아닙니다. 본 연구과정에서 유익한 조언을 아끼지 않으신 함정호 원장과 김현의 금융연구팀장, 연구심의위원회 위원(전승철 국제경제팀장, 윤성훈 박사, 이병채 박사), 그리고 원내 세미나 참석자 여러분께 감사드립니다.

< 차  례 >

Ⅰ. 머리말	1

Ⅱ. 신용정보공유에 대한 기존 논의	3

1. 기존 이론	3

2. 기존 실증 연구	5

Ⅲ. 주요국의 개인신용정보 공유 현황	6

1. 해외 사례	6

2. 우리나라의 개인신용정보 공유 체계	11

Ⅳ. 금융기관의 신용정보공유 유인에 관한 이론분석	13

1. 모형의 설정	13

2. 모형의 분석	15

Ⅴ. 결론 및 정책적 시사점	24

참고문헌	26

부록	28

개인신용정보 공유 방안에 관한 연구

금융기관들이 개인의 우량신용정보를 공유하여 동 정보를 대출심사에 활용하면 상대적으로 우량차입자에 대한 대출이 증가하게 되므로 개별금융기관의 자산 건전성이 제고될 뿐 아니라 소비도 늘어난다는 이론이 최근 설득력을 얻고 있다. 우리나라의 경우 금융기관들이 개인신용정보를 불량정보 위주로 공유하고 있는 점을 감안하여 본 연구에서는 먼저 개인신용정보 공유에 관한 주요국의 현황을 살펴보고 금융기관들이 우량신용정보를 자발적으로 공유할 유인이 있는지의 여부를 이론 모형을 통해 분석한 다음 우리나라의 경우 효과적인 개인신용정보 공유를 위한 정책과제를 모색하였다.

이론 모형의 분석 결과 사회후생 측면에서 보면 은행들이 개인의 불량 및 우량 신용정보를 모두 공유하는 것이 바람직하나 각 은행의 입장에서는 우량신용정보를 공유하는 경우 공유하기 이전에 비해 이윤이 낮아지기 때문에 자발적으로 우량신용정보를 공유하려는 유인은 낮은 것으로 나타났다. 한편 불량신용정보만을 공유하면 각 은행의 이윤이 증가하기 때문에 은행간에 자발적으로 불량신용정보를 공유하려는 유인은 존재하는 것으로 나타났다.

이러한 분석을 바탕으로 다음과 같은 정책과제를 고려하였다. 첫째, 우리나라와 같이 금융기관들이 전국망을 통해 가격 경쟁을 하는 상황에서는 금융기관간에 불량신용정보를 공유하려는 유인은 강한 반면 우량신용정보를 공유하려는 유인은 매우 약한 점을 감안할 때 개별 금융기관들이 우량신용정보를 공적 신용정보집중기관(PCR)에 집중하고 이를 상호 공유하도록 제도화할 필요가 있다. 둘째, 개인신용정보회사(CB)가 공적 신용정보집중기관에 집중된 개인의 신용정보를 바탕으로 개인에 관한 추가적인 신용정보를 수집, 가공 및 평가하는 경우 보다 충실한 신용보고서 작성이 가능하다는 점에서 현행 신용정보 관리체제에서와 같이 개인신용정보회사가 공적 신용정보집중기관에 집중된 개인신용정보를 제공받는 상호 보완관계를 유지하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

핵심주제어: 개인신용정보, 공적 신용정보집중기관, 개인신용정보회사

경제학문헌목록 주제분류: D82, G21

I. 머리말

금융시장에서 차입자와 대출자간에 정보가 대칭적인 상황에서는 신용도가 높은 차입자의 경우 낮은 대출금리로 대출을 받는 반면 신용도가 낮은 차입자는 높은 금리로 대출을 받는 등 대출금리가 차입자의 신용도를 반영하여 결정된다. 또한 정보가 대칭적인 경우 차입자가 채무이행 노력을 소홀히 하는 모럴해저드문제도 발생하지 않는다. 그러나 정보가 비대칭적인 현실 세계에서는 금융기관이 직면하는 역선택문제로 인해 신용도가 높은 차입자중 일부가 금융기관으로부터 대출을 받지 못할 뿐만 아니라 차입자에 대한 적절한 모니터링이 없는 경우 차입자가 채무이행 노력을 게을리 하는 모럴해저드문제가 초래될 수 있다.

금융기관들은 이러한 역선택과 모럴해저드문제를 완화하기 위해 민간 개인신용정보회사(Credit Bureau: 이하 CB) 또는 공적 신용정보집중기관(Public Credit Registry; 이하 PCR) 등을 통해 개인에 관한 신용정보를 서로 교환하고 있다. 미국, 일본 등은 개인신용정보회사를 통해, 프랑스 등은 공적 신용정보집중기관을 통해 각각 개인신용정보를 공유하는 반면 이탈리아, 브라질, 칠레 등은 개인신용정보회사뿐만 아니라 공적 신용정보집중기관을 통해서도 개인신용정보를 공유하는 등 세 가지 유형으로 구분된다. 한편 공유되고 있는 개인신용정보의 유형을 보면 프랑스, 호주 등에서는 개인의 불량신용정보만 공유하고 있는데 반해 미국, 이탈리아, 칠레 등에서는 개인의 불량 및 우량 신용정보를 모두 공유하고 있다. 한편 개인신용정보회사의 경우 일부 국가에서만 개인의 우량신용정보를 집중하고 있는 반면 공적 신용정보집중기관은 대체로 우량신용정보를 집중하는 경향을 보이고 있다.

CB는 신용공여자들이 계약 등에 의해 자발적으로 개인신용정보를 집중하는 기관이지만 PCR은 법규 등에 의거 개인신용정보를 강제적으로 집중하는 기관이다.

개인신용정보는 불량 및 우량신용정보로 나누어지는데 불량신용정보가 채무불이행, 연체 등 채무자의 신용도 평가시 부정적인 신호를 주는 정보를 의미하는 반면에 우량신용정보는 대출금 상환기록, 신용한도(credit limit), 전체 대출현황, 만기구조 등 채무자의 신용도 평가시 긍정적인 신호를 주는 정보를 말한다.

이처럼 각 국들이 다양한 개인신용정보 공유 체계를 갖추고 있는 가운데 최근 들어 우량신용정보 공유의 중요성이 강조되고 있다. 이는 금융기관들이 개인의 우량신용정보를 공유하여 동 정보를 대출심사에 활용하면 우량차입자에 대한 대출이 증가하게 되므로 개별금융기관의 자산 건전성이 제고될 뿐만 아니라 소비도 늘어나는 효과를 기대할 수 있다는 이론이 크게 설득력을 얻고 있기 때문이다(Hubbard(2004)). 따라서 최근 들어 많은 국가들이 자국의 신용정보 공유 체계의 중요성을 새삼 인식하고 보다 효율적인 신용정보 공유체계를 구축하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다.

이러한 관점에서 본 고에서는 우리나라의 경우 불량정보 위주로 개인신용정보가 공유되고 있는 점을 감안하여 우량신용정보를 공유하기 위한 방안을 중심으로 효율적인 신용정보 공유체계를 모색하고자 하였다. 이와 관련하여 현재 우리나라의 경우 우량신용정보의 공유가 필요하다는 인식은 확산되어 있으나 신용정보 공유의 방법론에 대해서는 다양한 견해가 대두되고 있는 실정이다. 일각에서는 공적 신용정보집중기관인 은행연합회가 제공하는 개인신용정보의 양과 범위를 늘리는 등 그 역할이 강화되면 민간 부문의 역할이 축소될 수밖에 없다는 우려가 제기되고 있으며, 다른 한편에서는 공적 신용정보집중기관의 역할이 축소되면 공신력이 없는 민간 개인신용정보회사가 난립할 것이라는 반론이 제기되고 있다.

본 고는 다음과 같이 구성되었다. 먼저 제 2장에서는 신용정보공유에 관한 기존 논의를 살펴보았다. 다음으로 제 3장에서는 개인신용정보 공유에 관한 주요국의 현황과 우리나라의 개인신용정보 공유 현황을 살펴보았다. 제 4장에서는 우리나라처럼 소수의 금융기관이 전국 점포망을 통해 가격 경쟁을 하는 경우 금융기관들이 개인신용정보를 자발적으로 공유할 유인이 있는지의 여부를 살펴보기 위해 이론모형을 설정하여 분석하였다. 제 5장에서는 이러한 분석 결과에 기초하여 우리나라의 경우 효과적인 개인신용정보 공유를 위한 정책과제를 제시하였다.

II. 신용정보공유에 대한 기존 논의

1. 기존 이론

신용정보공유에 관한 이론 연구는 현실적인 측면에서의 중요성에도 불구하고 1980년대 이후 정보경제학의 발달과 더불어 진행되어 옴에 따라 관련 연구가 아직은 미미한 실정이다. 지금까지의 이론적 논의에 따르면 금융기관간에 개인신용정보를 공유하게 되면 개별 금융기관이 보유하게 되는 개인신용정보가 증가하게 되는데 이는 개별 금융기관 대출심사기법의 정확도 상승으로 이어져 불량차입자에 대한 대출이 감소하여 금융안정이 제고되는 한편 우량차입자에 대한 대출이 증가하여 소비가 증대되는 효과가 나타나게 된다(<그림 1> 참조). 또한 금융기관들간의 개인신용정보 공유는 채무자가 대출상환 노력을 소홀히 하는 모럴해저드를 억제하는 기능도 한다.

<그림 1>   개인신용정보 공유가 금융안정 및 소비에 미치는 영향

금융기관간

개인신용정보의 공유

개별 금융기관 대출심사기법의 정확도 상승

불량(우량)

차입자에

대한 대출

감소(증가)

금융안전성 제고 및

소비 증가

Stiglitz-Weiss(1981)는 신용정보공유에 대해 직접 분석하지는 않았지만 대출시장에서의 신용정보의 중요성을 부각시켰다는 점에서 이들의 이론은 신용정보공유에 대한 논의의 출발점이라고 볼 수 있다. 이들의 모형에서는 은행이 차입자에 관한 신용정보를 충분히 가지고 있지 않아 신용도가 높은 차입자(low-risks)와 신용도가 낮은 차입자(high-risks)를 구분할 수 없는 경우에는 역선택문제를 해소하기 위해 대출금리를 시장의 균형수준보다 낮게 책정하는 방식으로 신용을 할당하기 때문에 우량차입자중 일부가 대출을 받지 못하거나(제2종 신용할당) 우량차입자들이 자신이 원하는 금액보다 적은 금액을 대출받는(제 1종 신용할당) 현상이 나타난다. 그러나 Stiglitz-Weiss의 모형에서 신용정보의 공유 등을 통해 금융기관이 차입자에 관하여 보다 정확한 신용정보를 확보하게 되면 역선택문제가 해소되어 신용할당현상이 완화된다는 것을 확인할 수 있다. 즉 신용도가 높은 차입자는 더 낮은 이자율로 대출을 받을 수 있고 신용도가 낮은 차입자도 자신의 신용도에 적합한 이자율로 대출을 받을 수 있게 된다.

신용정보공유를 본격적으로 논의한 최초의 주요 문헌으로는 Pagano-Japelli(1993)를 들 수 있다. 이들은 2기간 모형을 설정하여 빈번한 인구이동, 정보통신기술의 발달, 대출시장 규모 및 차입자간 이질성(heterogeneity) 확대 등이 금융기관들이 개인신용정보를 공유하려는 유인에 영향을 미친다는 점을 밝혔다. 이들의 모형에서 대출신청자중 타 지역에서 이주해 온 차입자의 수가 늘어날수록 해당 지역내에서 독점력을 행사할 수 있는 금융기관들이 개인의 신용정보 공유에 따라 획득할 수 있는 금전적 이득이 증가하므로 금융기관들이 개인신용정보를 공유하려는 유인이 강화된다. 한편 정보통신기술이 발달할수록 개인의 신용정보공유에 따른 관리 비용이 줄어들게 되므로 금융기관들의 개인 신용정보 공유 유인이 강화된다. 끝으로 우량차입자의 채무불이행 위험이 낮고 불량차입자의 채무불이행 위험은 높아지는 등 차입자간 이질성이 확대되면 우량차입자와 불량차입자를 정확하게 선별하는 데 따른 이득이 증가하게 되어 금융기관들의 개인 신용정보 공유 유인이 강화된다.

신용정보 공유가 차입자의 모럴해저드에 미치는 영향을 분석하고 있는 Jappelli-Pagano(1999)에서는 금융기관간에 개인신용정보를 공유하는 경우 특정 차입자가 대출금 상환 노력을 게을리 하게 되면 이러한 개인의 부정적인 정보를 각 금융기관들이 공유하게 되므로 해당 차입자는 거래 금융기관뿐만 아니라 여타 금융기관으로부터 대출 받기가 어려워진다는 점에서 신용정보공유는 차입자의 대출금상환 노력을 촉진하는 효과가 있다는 것을 보여주고 있다.

끝으로 특히 신용공여자간 우량신용정보 공유의 필요성을 강조하는 Hubbard(2004)에 따르면 금융기관간 우량신용정보를 공유하게 되면 우량차입자에 대한 대출이 증가하게 되어 소비가 증대되어 견실한 경제성장이 가능하게 된다.

2. 기존 실증연구

각 국의 경우 개인의 신용정보를 오래전부터 공유하여 왔으나 공유의 효과에 대한 실증적 연구는 최근 들어 일부 진행되고 있는 실정이다. 지금까지의 신용정보공유와 대출시장과의 관계에 관한 실증적 논의를 살펴보면, 개인신용정보 공유가 활성화된 국가일수록 신용할당의 정도가 낮은 반면 금융시스템이 안정적일 수 있는 것으로 나타나 대체로 앞에서 언급한 이론적 논의의 예측을 지지하고 있는 것으로 나타나고 있다. 43개국의 자료를 이용하여 개인신용정보 공유의 활성화 정도와 대출시장의 심도와의 관계를 실증적으로 분석한 Japelli-Pagano(1999)에 따르면 신용정보 인프라의 발달은 GDP대비 대출 비율과 양의 상관관계를, 대출 부실화 정도와는 음의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다.

한편 보다 구체적으로 우량신용정보 공유의 효과에 관하여 실증적으로 분석한 연구를 살펴보면 금융기관간에 우량신용정보를 공유한 후 동 정보를 개인신용평점모형을 만들 때 활용하면 모형의 예측력이 크게 향상되는 것으로 나타났다. 미국의 개인신용정보회사 자료를 활용하여 부도 예측모형의 성과를 비교한 Barron-Staten(2003)에 의하면 개인신용평점모형에 불량신용정보만을 이용하는 경우에 비해 불량 및 우량 신용정보를 모두 이용하면 부도 예측력이 크게 개선되는 것으로 나타났다. 또한 Barron-Staten의 방법론을 활용하여 아르헨티나와 브라질의 경우를 분석한 Majnononi et al. (2003)에서도 불량신용정보와 함께 우량신용정보를 이용할 경우 예측모형의 부도 예측력이 크게 개선되는 것으로 나타났다.

우량신용정보 공유의 효과를 분석한 논문은 아니지만 한영철ㆍ황영웅(2004)은 우리나라의 데이터를 이용하여 금융기관간에 불량신용정보인 단기연체정보를 공유하면 개인신용평점모형의 예측력이 크게 향상될 수 있다는 분석 결과를 제시하고 있다.

III. 주요국의 개인신용정보 공유 현황

국가별 신용정보공유 현황을 살펴보면 나라마다 큰 차이가 있으나 90년대 이후 유럽, 아시아, 라틴아메리카를 중심으로 신용정보 인프라가 강화되고 있는 추세이다. 이하에서는 미국을 포함한 주요국의 개인신용정보 공유 현황 및 우리나라의 개인신용정보 공유 체계를 살펴보았다.

1. 해외 사례

(미국)

금융기관간 개인신용정보 공유가 가장 먼저 이루어진 미국의 경우에는 개인신용정보회사(CB)를 통하여 금융기관간에 개인의 불량 및 우량 신용정보를 공유하고 있다. 이처럼 금융기관들이 개인의 우량신용정보를 자발적으로 공유할 수 있었던 것은 경쟁제한적인 州간 지점설치 규제 등으로 인해 우량신용정보를 공유한 후에도 금융기관간 경쟁이 심화되지 않았기 때문이다.

개인신용정보산업의 구조를 살펴보면 1960년대 이전에는 지역에 기반을 둔 소규모 개인신용정보회사가 지배적이었으나 1960년대 들어서 정보처리비용이 하락하기 시작하면서 개인신용정보회사간 흡수합병이 빈번하게 발생하여 현재 미국의 개인신용정보 산업은 Equifax, Trans Union, Experian 등 3개사가 시장의 90%이상을 과점하고 있는 상황이다.

이들 주요 개인신용정보회사들은 현재 매우 정확성이 높은 신용보고서를 작성하고 있는 것으로 평가되고 있으나 1990년대 후반기에 일부 신용카드 회사의 경우 대출시장에서의 경쟁심화를 우려하여 우량신용정보를 개인신용정보회사에 제공하지 않는 등 금융기관간 자발적인 신용정보공유 시스템이 제대로 작동하지 않은 사례도 있었다.

(일본)

일본도 개인신용정보회사(CB)를 통해 금융기관간에 개인의 불량 및 우량 신용정보를 공유하고 있으나 미국과는 달리 금융업권별로 개인신용정보를 공유하고 있어 개인신용정보가 완전히 통합되어 관리되고 있지는 않다.

은행업계의 경우 1973년에 동경은행협회를 통해 은행간에 개인의 불량신용정보를 공유하기 시작하였으며 1994년부터는 전국은행 개인신용정보센터를 통해 우량신용정보도 공유하고 있다. 한편 소비자금융업계의 경우 1974년부터 불량신용정보를 공유하기 시작하였으며 1982년부터는 전국신용정보센터 연합회를 통해 개인의 우량신용정보를 집중하고 있다.

(이탈리아)

현재 공적 신용정보집중기관(PCR)과 개인신용정보회사(CB)가 공존하면서 금융기관들이 개인에 관한 불량 및 우량 신용정보를 공유하고 있다. 공적 신용정보집중기관은 1964년에 설립되었으며 개인신용정보회사는 1990년에 출범하였다. 개인신용정보회사를 통한 신용정보공유와 관련하여 지역금융기관들이 먼저 신용정보공유에 참여하였으며 나중에 전국규모의 은행들도 합류하였다.

(브라질, 칠레)

브라질의 경우 1996년 개인신용정보회사가 설립되면서 개인의 불량신용정보를 금융기관들이 공유하기 시작하였으며 1997년부터는 공적 신용정보집중기관을 통해 금융기관간에 의무적으로 우량신용정보를 공유하고 있다. 한편 칠레의 경우 공적 신용정보집중기관이 먼저 출범한 후에 개인신용정보회사가 설립되었으며 개인신용정보회사는 공적 신용정보집중기관에 집중된 개인의 불량 및 우량 신용정보를 활용하여 개인의 신용보고서를 작성하고 있다.

(프랑스)

엄격한 개인정보 보호법률이 시행되고 있는 프랑스에서는 민간이 개인신용정보회사(CB)를 설립할 수 없도록 규제하고 있으며 중앙은행이 운영하는 공적 신용정보집중기관(PCR)을 통해 금융기관들이 개인에 관한 불량신용정보를 공유하고 있다.

호주의 경우 개인신용정보회사의 설립은 허용되어 있으나 프라이버시 보호차원에서 개인신용정보회사가 개인에 관한 우량신용정보를 집중하는 것을 법률로 금지하고 있다.

(개인신용정보 공유체계의 비교)

주요국의 경우 개인신용정보는 대체로 개인신용정보회사(CB)와 공적 신용정보집중기관(PCR)을 통해 공유되고 있다. 미국, 일본 등은 개인신용정보회사(CB)를 통해, 프랑스 등은 공적 신용정보집중기관(PCR)을 통해 각각 개인신용정보를 공유하는 반면 이탈리아, 브라질, 칠레 등은 개인신용정보회사(CB)와 공적 신용정보집중기관(PCR) 둘 다를 통해 개인신용정보를 공유하는 등 세 가지 유형으로 구분된다.

한편 금융기관간에 공유되는 개인신용정보의 유형을 보면 프랑스, 호주 등은 개인의 불량신용정보만을 공유하는 반면 미국, 이탈리아, 칠레 등은 개인의 불량 및 우량 신용정보를 모두 공유하는 경향을 보인다(<표 1> 참조).

<표 1>          주요국의 개인신용정보 집중기관 및 공유범위

국가	집중기관	공유범위	비고
미국	CB	불량 및 우량 신용정보	3개의 대규모 CB
영국	CB	불량 및 우량 신용정보	2개의 대규모 CB
일본	CB	불량 및 우량 신용정보	금융업권별 대규모 CB
호주	CB	불량신용정보	우량신용정보의 공유 금지
프랑스	PCR	불량신용정보	CB의 설립이 허용되지 않음
이탈리아	PCR, CB	불량 및 우량 신용정보	1개의 대형 CB 존재
벨기에	PCR, CB	불량신용정보
멕시코	PCR, CB	불량 및 우량 신용정보
칠레	PCR, CB	불량 및 우량 신용정보	PCR에 다양한 우량정보의 등록을 의무화
브라질	CB, PCR	불량 및 우량 신용정보	PCR에 일부 우량정보의 등록을 의무화

자료:  Negrin(2001), Jappelli-Pagano(1999)

한편 공적 신용정보집중기관과 개인신용정보회사의 특징을 살펴보면, 공적 신용정보집중기관(PCR)은 대체로 중앙은행이나 금융감독당국에 의해 운영되고 있으며 법규에 근거하여 금융기관으로부터 일정금액 이상의 개인대출에 관한 정보를 집중한 후 동 정보를 금융감독당국과 개별금융기관에 제공함으로써 금융시스템의 안정과 개별 금융기관의 신용평가능력을 제고하는 기능을 수행하고 있다. 반면에 개인신용정보회사(CB)는 사적인 이윤동기에 의해 운영되고 있으며 금융기관, 통신회사, 백화점 등 다양한 채널을 통해 개인신용정보를 수집한 후 동 정보를 개별금융기관에 제공하고 있다(<표 2> 참조).

<표 2>     공적 신용정보집중기관(PCR)과 개인신용정보회사(CB)의 비교

특징	공적 신용정보집중기관	개인신용정보회사
신용정보수집 목적	은행 감독 및 차입자의 신용도 파악	차입자의 신용도 파악
신용정보 제공자	금융기관	금융기관, 통신회사, 백화점 등
신용정보 제공의 강제성 여부	강제적임 (법규에 근거)	자발적임 (사적 계약에 근거)
우량신용정보의 집중 여부	집중	일부 국가에서는 집중
신용정보 수집 대상에 대한 제약	일부 국가에서는 일정금액 이상의 대출에 관한 정보만을 수집	모든 대출정보를 수집
서비스 이용료	없음 (또는 실비)	있음

자료: Majnoni et al.(2003), Jappelli-Pagano(2000)

주요국의 사례를 종합해 볼 때, 공적 신용정보집중기관(PCR)을 통해 개인신용정보를 공유하고 있는 국가들의 경우 대체로 금융기관들간에 전국고객망을 바탕으로 고객확보경쟁이 치열하거나 개인프라이버시를 엄격하게 보호하는 경향을 보인다는 것을 알 수 있다. 한편 개인신용정보회사(CB)를 통해 금융기관간 개인의 우량신용정보를 공유하고 있는 국가들은 대체로 진입규제 등으로 인하여 금융기관간 경쟁이 심하지 않았던 시기에 우량신용정보를 공유하기 시작하였다는 것을 알 수 있다. 이러한 현상은 금융기관들이 개인의 우량신용정보를 공유할 경우 개인고객 관계에서 발생하는 역선택문제를 완화할 수는 있으나 우량고객에 대한 독점력이 저하될 수 있기 때문에 우량고객 확보경쟁이 치열한 금융환경하에서는 금융기관간 자발적인 우량신용정보 공유가 어려웠기 때문이라는 해석이 가능하다.

2. 우리나라의 개인신용정보 공유 체계

우리나라의 경우 전국은행연합회가 공적 신용정보집중기관(PCR)의 기능을 담당하고 있으며 한국신용평가정보와 한국신용정보 등 두 개 회사는 은행연합회로부터 제공받은 개인신용정보에 자체적으로 수집한 단기 연체정보를 추가하여 신용보고서를 작성하는 등 개인신용정보회사(CB) 기능의 일부만을 수행하고 있다.

현재 국민, 우리, 신한 은행을 포함한 10개의 대형 금융기관이 주축이 되어 독자적인 개인신용정보회사(CB)의 설립을 추진하고 있다.

<표 3>    전국은행연합회에 집중되는 개인신용정보의 범위

구분	내용	비고
식별정보	성명, 주소, 주민등록번호
신용거래 정보	대출 현황	대출금액 및 일자
	채무보증현황	보증금액 및 일자
	가계당좌 당좌예금 개설 및 해지
	신용카드 발급 해지사실
불량신용정보	대출금 등의 연체, 용도의 유용사실	연체금액이 30만원 이상이고 연체기간이 3개월 이상인 정보를 금융기관간 공유
	지급보증대급금(또는 대위변제) 발생 사실
	어음 또는 수표거래정지처분을 받은 사실
	신용카드대금 미결제 등 신용카드거래질서를 문란하게 한 사실
	부정한 방법으로 대출을 받는 등 금융거래질서를 문란하게 한 사실

주: 금융감독당국은 2002년 7월 이전에는 은행연합회에 제도금융권의 1,000만원 이상 개인대출정보만을 집중하도록 하였으나 가계대출에 대한 신용위험이 높아지자 2002년 7월부터 모든 신규 개인대출정보(신용카드 현금서비스 포함)를  집중하도록 하고 있음

자료: 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률시행령 <별표 2>

전국은행연합회는 개인의 신용거래 정보 이외에 주로 연체 정보 등 불량신용정보를 집중하고 있으며 차입자의 신용도 파악을 위해 필수적인 우량신용정보는 집중하고 있지 않은 실정이다(<표 3 참조>). 이처럼 개인에 관한 불량신용정보만을 집중하고 있는 것은 현행 개인신용정보공유 시스템이 불량신용거래자에 대한 제재를 통해 차입자에 대한 규율효과(disciplinary effect)를 강화하는데 초점을 두고 있는데 주로 기인한 것으로 보인다.

한편 신용정보가 집중되는 과정에서 오류가 있는 개인신용정보가 수집되는 경우가 빈번하게 발생하게 되는데 우리나라의 경우 개인이 자신의 신용정보 오류를 정정할 수 있는 장치가 제대로 마련되어 있지 않아 향후 개인신용정보 공유의 폭이 확대될 경우 개인신용정보의 정확성을 유지하는데 어려움이 예상된다.

IV. 금융기관의 신용정보공유 유인에 관한 이론분석

우리나라의 경우 금융기관들이 개인신용정보를 공유할 유인이 있는 지를 분석하기 위해 두 은행([eqn: i]와 [eqn: j] 은행)이 금리면에서 경쟁을 하기 전에 개인신용정보를 공유할 수 있는 기회가 있는 모형을 설정하여 은행의 이익과 사회후생을 극대화할 수 있는 개인신용정보 공유범위에 관한 시사점을 도출하였다.

본 고에서 금리면에서의 경쟁, 가격경쟁 그리고 대출이자율경쟁은 동일한 의미로 사용되고 있다.

본 모형은 금융기관간 가격경쟁을 분석하고 있는 Broecker(1990)의 기본 틀을 신용정보공유의 분석에 적합하도록 대폭 수정하였다.

1. 모형의 설정

두 개의 위험중립적인 은행이 두 유형의 차입자(우량 및 불량 차입자)를 대상으로 대출경쟁을 하는 상황을 고려하였다. 또한 대출시장에서 은행의 행태 분석에 초점을 맞추기 위해 은행은 영(zero)의 이자율로 예금시장 등에서 자금을 조달할 수 있다고 가정하였다.

가. 차입자

은행으로부터 한 단위의 대출을 받고자 하는 차입자들은 대출금의 상환확률(즉, 신용도)에 따라 우량 및 불량 차입자 등 두 가지 유형으로 구분된다. 우량차입자는 한 단위의 자금을 대출받는 경우 [eqn: P_{ G }]의 확률로 윈리금을 상환하는 반면 불량차입자는[eqn: P_{ B }]의 확률로 원리금을 상환한다. 우량차입자의 상환확률 [eqn: P_{ G }]는 불량차입자의 상환확률 [eqn: P_{ B }]보다 더 큰 값을 가지며 두 유형의 차입자의 한 단위 자금차입에 대한 유보가격(reservation price)은[eqn: r]로 동일하다.

엄밀하게는 차입자와 차입신청자의 의미가 다를 수 있지만 본 고에서는 차입신청자와 대출신청자 그리고 차입자는 동일한 의미로 사용되고 있다.

[eqn: rP_{B}<1<rP_{ G }]이라고 가정하기로 하며 또한 차입자중에서 우량차입자가 차지하는 비중 [eqn: delta]는 0과 1사이의 값을 가지는 것으로 가정하였다.

나. 은행

사전적으로 차입자와 은행사이에는 차입자의 신용도에 대한 비대칭적 정보상황이 존재한다. 차입자는 자신의 신용도를 알고 있는 반면 은행은 차입자에 대하여 불완전한 신용정보만을 가지고 있다.

은행 [eqn: i]가 차입자의 신용도를 평가할 때 우량차입자를 불량차입자로 잘못 판단하는 확률을[eqn: `_{ } alpha _{ i }](제 1종 오류)로 나타내며 불량차입자를 우량차입자로 잘못 판단하는 확률을 [eqn: beta _{ i }](제 2종 오류)로 나타내기로 하자.[eqn: `_{ } alpha _{ i }]와 [eqn: beta _{ i }]에 영향을 미치는 요소인 신용정보는 Barron-Staten(2003)에 따라 불량 및 우량 신용정보 등 두 부류로 나누었다.

본 고에서 신용도 평가와 대출심사는 동일한 의미로 사용되고 있다

대출심사의 정확도와 신용정보와의 관계에 대하여는 다음과 같이 가정하였다. 제 1종 오류[eqn: `_{ } alpha _{ i }]는 은행 [eqn: i]가 보유하고 있는 우량신용정보량의 단조감소함수이며 [eqn: beta _{ i }]는 불량신용정보량의 단조감소함수이다. 그리고 두 은행이 각자가 보유한 불량신용정보를 공유한 후 통합된 정보에 근거하여 차입자의 신용도를 평가하면 제 2종 오류가 영(zero)이 되며 두 은행이 우량신용정보를 공유한 후 통합된 정보에 근거하여 대출심사를 하게 되면 제 l종 오류가 영(zero)이 된다.

논의의 편의를 위해 두 은행의 대출심사의 정확도는 확률적으로 독립이라고 가정하며[eqn: `_{ } alpha _{ i }]와 [eqn: beta _{ i }]의 값은 각각 반개구간 (0, 0.5]으로 제한하였다.

다. 의사결정의 순서

은행의 의사결정은 2단계에 걸쳐 이루어지며 균형의 개념으로는 부분게임완전내쉬균형(subgame perfect Nash equilibrium)을 채택하였다.

대출시장에서 경쟁을 하기 전인 1단계에서는 두 은행이 각자가 보유하고 있는 신용정보를 교환할 수 있는 기회를 가진다. 즉 두 은행은 개인신용정보를 전혀 공유하지 않든가, 불량신용정보만을 공유하든가, 또는 불량 및 우량 신용정보 모두를 공유하든지 세 가지 방법 중 하나를 선택할 수 있다.

은행들이 1단계에서 신용정보공유의 범위를 결정한 후에 차입자들은 두 은행에 대출을 신청한다. 대출신청과 관련하여서는 아무런 비용(application fee)도 발생하지 않으며, 대출신청을 받은 은행은 이용 가능한 신용정보를 활용하여 차입자의 우량, 불량여부를 판단한다.

제 2단계에서 각 은행은 자신이 우량차입자라고 판단한 차입신청자에게 제시할 대출이자율을 선택한다. 차입신청자는 자신에게 가장 유리한 대출이자율을 제시한 은행으로부터 대출을 받은 후 기말에 약정된 원리금을 [eqn: P_{ G }](또는[eqn: P_{ B }])의 확률로 차입한 은행에 상환한다.

2. 모형의 분석

1단계에서 은행의 신용정보공유에 관한 의사결정을 분석하기 위해서는 모든 가능한 신용정보공유 방안하에서 은행간 대출경쟁이 어떤 결과를 낳는지를 분석하여야 한다. 따라서 두 은행이 각자 보유한 개인신용정보를 공유하지 않고 가격경쟁을 하는 경우, 두 은행이 불량신용정보만을 공유하고 가격경쟁을 하는 경우, 두 은행이 불량 및 우량 신용정보 모두를 공유하고 가격경쟁을 하는 경우 등 세 가지로 나누어 분석하였다.

가. 신용정보를 전혀 공유하지 않는 경우

먼저 두 은행이 신용정보를 공유하지 않고 각자 자신이 보유하고 있는 신용정보에만 근거하여 대출심사를 하는 경우를 분석하였다. 분석의 편의를 위해 은행 가 은행 보다 불량 및 우량 신용정보를 더 많이 보유하고 있다고 가정하였다. 이러한 가정은[eqn: alpha _{ i } LEQ alpha _{ j }], [eqn: beta _{ i } LEQ beta _{ j }] 임을 의미한다.

주어진 상황에서 각 은행의 이윤은 자신이 확보한 고객의 수, 대출이자율 및 대출받은 고객의 부도율에 의해 결정된다. 그리고 은행은 각자 자신의 신용도 심사를 통과한 차입자에 한하여 자금을 빌려준다. 따라서 두 은행의 신용도 심사의 결과에 따라 차입자 집단이 어떻게 구분되는 지를 먼저 살펴볼 필요가 있다. 은행이 자신이 보유한 신용정보에 근거하여 차입자의 신용도를 심사하면 차입신청자들은 다음과 같이 상호 배타적인 4개의 집단으로 나뉘어 진다. 이 4개의 집단은 ⅰ) 은행와  모두로부터 우량차입차로 판정받은 [eqn: b{{=}} delta (1- {alpha _i})(1- {alpha _j}){+}(1- delta ){ beta _i} beta _j]명의 집단 [eqn: S], ⅱ) 은행 가 우량차입자로 판정하고 은행 가 불량차입자로 판정한  [eqn: a _i{{=}} delta (1- {alpha _i}) {alpha _j}][eqn: +(1- delta ){beta _i}(1- {beta _j})]명의 집단 [eqn: U_i], ⅲ) 은행 가 우량차입자로 판정하고 은행 가 불량차입자로 판정한 [eqn: a _j{{=}} delta {alpha _i}(1- {alpha _j})+][eqn: (1- delta )][eqn: (1- {beta _i}){beta _j}]명의 차입자 집단 [eqn: U_j], 그리고 ⅳ) 은행 와  모두로부터 불량차입자로 판정받아 어느 은행으로부터도 대출을 받지 못할 개인들의 집단이다.

또한 각 집단 구성원의 차입금에 대한 평균상환확률(즉, 평균신용도)을 살펴보면 집단 [eqn: U_i]의 평균상환확률 [eqn: t_ai]는[eqn: {{ P_G }delta (1- {alpha _i}) {alpha _j}{+}{P_B}(1- delta ) {beta _i}(1- {beta _j})} over { delta (1- {alpha _i}) {alpha _j}{+}(1- delta ){beta _i}(1- {beta _j})}]로 계산되며 두 은행 모두가 우량차입자로 판정한 차입자들의 집단 [eqn: S]의 평균상환확률 [eqn: t_b]는[eqn: {P_G delta {(1- {alpha _1})}{(1- {alpha _2})}{{+}}P_B{(1- delta )} beta _1 beta _2 } over { delta ({1- alpha _1})({1- alpha _2})+(1- delta ) beta _1 beta _2}]로 계산된다.

이제 은행 [eqn: i]의 이윤식을 도출하기 위해 두 은행이 선택하는 대출이자율에 따라 은행 [eqn: i]의 이윤이 어떻게 달라지는지를 살펴보자. 은행 가 제시하는 원금+대출이자율을[eqn: {p_i}]로 나타내기로 한다. [eqn: {p_i}{{<}}{p_j}]인 경우 은행 [eqn: i]가 직면하게 되는 대출수요는[eqn: {a_i}{+}b]이기 때문에 동 은행의 기대이윤은 [eqn: ({t_ai}{a_i}{{+}}{t_b}b){p_i}{-}{({a_i}{+}b)}]이 된다. [eqn: p_i{{>}}{p_j}]인 경우에는 은행 [eqn: i]가 직면하게 되는 대출수요는 [eqn: a _i]이기 때문에 동 은행의 기대이윤은 [eqn: {t_ai}a_i{p_i} -a_i]이 된다. 한편 [eqn: p_i{=}{p_j}]일 때 집단 [eqn: S]에 속하는 차입자들이 두 은행으로 반씩 나뉘어져 차입을 원한다고 가정하기로 하자. 그러면 [eqn: p_i{=}{p_j}]인 경우 은행 [eqn: i]가 직면하게 되는 대출수요가[eqn: {a_i}{+}0.5b]이기 때문에 동 은행의 기대이윤은 [eqn: ({t_ai}{a_i}{{+}}0.5{t_b}b){p_i}{-}{({a_i}{+}0.5b)}]이 된다. 일련의 계산과정을 거쳐 은행 [eqn: i]의 이윤 [eqn: pi _{ i } (p_{ i } ,p_{ j } )]을 구하면 다음과 같다.

[eqn: pi _{ i } (p_{ i } ,p_{ j } )] = [eqn: L_{ i } (p_{ i } )= delta (1- alpha _{ i } )(P_{ G } p_{ i } -1)+(1- delta ) beta _{ i } (P_{ B } p_{ i } -1)]

if [eqn: p_{ i } <p_{ j } ,p_{ i } LEQ r]

=[eqn: `````T_{ i } (p_{ i } )=0.5L_{ i } (p_{ i } )+0.5H_{ i } (p_{ i } )]

if  [eqn: p_{ i } =p_{ j } LEQ r]

=[eqn: `H_{ i } (p_{ i } )= delta (1- alpha _{ i } ) alpha _{ j } (P_{ G } p_{ i } -1)+(1- delta ) beta _{ i } (1- beta _{ j } )(P_{ B } p_{ i } -1)]                                          if  [eqn: p_{ j } <p_{ i } LEQ r]

여기서 [eqn: L_{ i } (p_{ i } )]: [eqn: i] 은행이 상대방 은행보다 낮은 대출금리를 제시한 경우의 이윤

[eqn: T_{ i } (p_{ i } )]: [eqn: i] 은행이 상대방 은행과 동일한 대출금리를 제시한 경우의 이윤

[eqn: H_{ i } (p_{ i } )]: [eqn: i] 은행이 상대방 은행보다 높은 대출금리를 제시한 경우의 이윤

[eqn: alpha _{ i }]: 제 1종 오류,  [eqn: beta _{ i }]: 제 2종 오류,  [eqn: p_{ i }]: 1+대출금리

[eqn: delta]: 우량차입자의 비율, [eqn: P_{ G } (P_{ B } )]: 우량(불량)차입자의 상환확률

은행 와 가 위와 같은 이윤식을 직면하는 경우 균형에서 향유할 수 있는 이윤 수준을 각 은행의 균형가격분포의 유의미영역(support)을 찾은 후 Narashimhan(1988) 또는 Deneckere et al.(1992)의 결과를 원용하여 구하면 다음의 정리 1과 같다.

정리 1: 은행 가 은행 보다 불량 및 우량 신용정보를 더 많이 보유하고 있어 [eqn: alpha _{ i } LEQ alpha _{ j }], [eqn: beta _{ i } LEQ beta _{ j }] 이라고 가정하자. 그러면 은행 [eqn: i,j]의 균형이윤함수는 다음과 같이 유일하게 결정된다.

[eqn: pi _{ i } ( alpha _{ i } ,` beta _{ i } ,` alpha _{ j } ,` beta _{ j } )] = [eqn: H_{ i } (r)]

[eqn: =delta (1- alpha _{ i } ) alpha _{ j } (P_{ G } r-1)+(1- delta ) beta _{ i } (1- beta _{ j } )(P_{ B } r-1)]     (1)

[eqn: pi _{ j } ( alpha _{ i } , beta _{ i } , alpha _{ j } , beta _{ j } )=L_{ j } (``` under { p_{ i } } )] [eqn: = { A(B+C) } over { D } -E]             (2)

단,  [eqn: A= [P_{ G } delta (1- alpha _{ j } )+P_{ B } (1- delta ) beta _{ j } ]]

[eqn: B= [ delta (1- alpha _{ i } ) alpha _{ j } (P_{ G } r-1)+ delta (1- alpha _{ i } ) ] }]

[eqn: C= [(1- delta ) beta _{ i } (1- beta _{ j } )(P_{ B } r-1)+(1- delta ) beta _{ i } ] }]

[eqn: D= [{ P_{ G } delta (1- alpha _{ i } )+P_{ B } (1- delta ) beta _{ i } } ]]

[eqn: E= [ delta (1- alpha _{ j } )+(1- delta ) beta _{ j } ]]

증명: <부록> 참조

정리 1은 두 은행이 각자 보유한 개인신용정보를 공유하지 않고 [eqn: alpha _{ i } LEQ alpha _{ j }], [eqn: beta _{ i } LEQ beta _{ j }]인 상태에서 가격경쟁을 하는 경우 각 은행이 누릴 수 있는 이윤 수준을 보여주고 있다. [eqn: H_{ i } (r)]>[eqn: L_{ j } (``` under { p_{ i } } )]이기 때문에 신용정보를 더 많이 보유한 은행이 신용정보를 더 적게 보유한 은행보다 더 큰 이윤을 누릴 수 있다는 점을 알 수 있다.

나. 불량신용정보만을 공유하는 경우

최초에 [eqn: alpha _{ i } LEQ alpha _{ j }],[eqn: beta _{ i } LEQ beta _{ j }]인 상태에서 두 은행이 불량신용정보를 공유한 후  대출경쟁을 하는 경우를 살펴보자. 불량신용정보를 공유하면 신용도 평가시 발생하는 두 은행의 제 2종 오류 [eqn: beta _{ i } , beta _{ j }]는 각각 영(zero)으로 축소되며 와 에는 아무런 변화가 나타나지 않게 된다. 이러한 상황에서 두 은행의 대출경쟁의 결과를 요약하면 정리 2와 같다.

정리 2: 최초에 은행 가 은행 보다 불량 및 우량 신용정보를 더 많이 보유하여 [eqn: alpha _{ i } LEQ alpha _{ j }],[eqn: beta _{ i } LEQ beta _{ j }]이라고 하자. 두 은행이 불량신용정보를 공유한 후 가격경쟁을 하게 되면 각 은행의 이윤  와 는 다음과 같이 유일하게 결정된다.

[eqn: pi _{ i }^{B} = pi _{ i } ( alpha _{ i } ,0,` alpha _{ j } ,`0)``````=` delta (1- alpha _{ i } ) alpha _{ j } (P_{ G } r-1)]           (3)

[eqn: pi _{ j }^{B}= pi _{ j } ( alpha _{ i } ,0, alpha _{ j } ,0)=L_{ j } ( under { p_{ i } } )][eqn: =[ delta (1- alpha _{ j } ) alpha _{ j } (P_{ G } r-1)]]   (4)

증명: 두 은행이 불량신용정보를 공유한 후 대출경쟁을 하면 그 결과는 [eqn: alpha _{ i } LEQ alpha _{ 2j}], [eqn: beta _{ i }= beta _{ j } =0]하에서 대출경쟁을 한 결과와 동일하게 된다. 따라서  [eqn: pi _{ i }^{B} = pi _{ i } ( alpha _{ i } ,0,` alpha _{ j } ,`0)``````]이며 [eqn: pi _{ j }^{B}= pi _{ j } ( alpha _{ i } ,0, alpha _{ j } ,0)]이다.

파라미터 [eqn: delta ,`P_{ G } ,`P_{ B } ,`r]의 값에 관계없이 (3)식이 (1)식보다 항상 더 큰 값을 가지며 (4)식이 (2)식보다 항상 더 큰 값을 가진다는 점을 쉽게 확인할 수 있다. 이는 불량신용정보를 공유하게 되면 동 정보를 공유하기 전에 비해 대출 부도율이 하락함에 따라 두 은행 모두 이전에 비해 이윤이 증가하기 때문이다. 이와 같이 두 은행이 불량신용정보를 공유할 경우 두 은행 모두 이윤이 증가하므로 각 은행은 자발적으로 불량신용정보를 공유하려는 유인을 가지게 된다.

다. 불량 및 우량 신용정보를 공유하는 경우

최초에[eqn: alpha _{ i } LEQ alpha _{ j }], [eqn: beta _{ i } LEQ beta _{ j }]인 상태에서 두 은행이 불량 및 우량 신용정보를 모두 공유하는 경우를 살펴보자. 불량 및 우량 신용정보를 공유하면 제 1종 오류 [eqn: alpha _{ i }, alpha _{ j }] 및 제 2종 오류 [eqn: beta _{ i } , beta _{ j }]는 모두 영(zero)으로 축소된다. 이러한 상황에서 두 은행이 대출경쟁을 하면 그 결과는 다음의 정리 3과 같다.

정리 3: 최초에 은행 가 은행 보다 불량 및 우량 신용정보를 더 많이 보유하여 [eqn: alpha _{ i } LEQ alpha _{ j }],[eqn: beta _{ i } LEQ beta _{ j }]이라고 가정하자. 은행 와 은행 가 불량 및 우량 신용정보를 모두 공유한 후에 대출경쟁을 하게 되면 각 은행의 이윤 와  은 다음과 같이 유일하게 결정된다.

[eqn: pi _{ i }^{BW} = pi _{ i } (0,0,`0,`0)=`0]                     (5)

[eqn: pi _{ j }^{BW} = pi _{ j } (0,0,0,0)=0]                     (6)

증명: 불량신용정보를 공유한 후 두 은행이 대출경쟁을 하면 그 결과는  [eqn: alpha _{ i }= alpha _{ j } =0], [eqn: beta _{ i }= beta _{ j } =0]하에서 두 은행이 대출경쟁을 한 결과와 동일하게 된다. 따라서 [eqn: pi _{ i }^{BW} = pi _{ i } (0,0,`0,`0)] 이며[eqn: pi _{ j }^{BW} = pi _{ j } (0,0,0,0)]이다.

정리 3에서와 같이 불량 및 우량 신용정보를 모두 공유하는 경우 두 은행의 이윤이 영(zero)이 되는 이유는 모든 신용정보를 공유하게 되면 두 은행 모두 서로 정보상의 우위가 없어져서 두 은행 모두 어떤 차입자에게도 독점력을 행사할 수 없게 되기 때문이다. 이와 같이 두 은행이 개인의 우량신용정보도 공유하면 불량신용정보만 공유한 경우에 비해 두 은행 모두 이윤이 줄어든다는 점에 비추어 각 은행이 자발적으로 우량신용정보를 공유하려는 유인이 없다는 것을 알 수 있다.

라. 신용정보 공유와 사회 후생

이제 은행간 개인신용정보의 공유가 사회후생에 미치는 영향을 살펴보기로 하자. 우량차입자가 자금을 지원받게 되면 경제전체적으로 [eqn: P_G r-1]만큼의 잉여가 발생하게 되고 불량차입자가 자금을 지원받게 되면 [eqn: 1-P_B r]만큼의 잉여가 줄어든다는 점을 감안하여 두 개의 은행이 각각 [eqn: alpha_i],[eqn: alpha_j],[eqn: beta_i],[eqn: beta_j] 수준의 오류를 범하는 경우의 사회후생 는 다음과 같이 설정하였다.

[eqn: W( alpha _i , alpha_j , beta_i , beta_j )=delta(P_G r-1)-alpha_i alpha_j delta (P_G r-1) - (beta_i +beta_j - beta_i beta_j )(1-delta)(1-P_B r)]                                                                   (7)

(7)식에서 사회후생은 모든 우량차입자가 대출을 받는 경우의 사회후생 수준에서 제 1종 오류로 인해 우량차입자가 대출을 받지 못함에 따라 발생하는 잠재적 손실과 제 2종 오류로 인해 불량차입자가 대출을 받음에 따라 발생하는 손실을 차감한 것이다.

이제 (7)식을 이용하여 불량정보를 공유하는 경우의 사회후생 와 불량및 우량 신용정보를 모두 공유한 경우의 사회후생 을 구하면 정리 4와 같다.

정리 4: 최초에 [eqn: alpha _{ i } LEQ alpha _{ j }],[eqn: beta _{ i } LEQ beta _{ j }]이라고 가정하자. 두 은행이 불량신용정보를 공유한 후 대출경쟁을 하는 경우의 사회후생 수준은 (8)식과 같다.

[eqn: W^B = W( alpha _i , alpha_j , 0 , 0 )=delta(P_G r-1)-alpha_i alpha_j delta (P_G r-1)]     (8)

한편 두 은행이 불량 및 우량 신용정보를 모두 공유한 후 대출경쟁을 하는 경우의 사회후생 수준은 (9)식과  같다.

[eqn: W^BW = W( 0 , 0, 0 , 0 )=delta(P_G r-1)]              (9)

증명: 불량신용정보를 공유하면 [eqn: beta _{ i } , beta _{ i }]는 각각 영(zero)으로 축소되기 때문에 [eqn: W^B = W( alpha _i , alpha_j , 0 , 0 )]이다. 한편 불량 및 우량 신용정보를 모두 공유하면 [eqn: alpha _{ i }, alpha _{ j }],[eqn: beta _{ i } , beta _{ j }]는 모두 영(zero)으로 축소되기 때문에  [eqn: W^BW = W( 0 , 0, 0 , 0 )]이다.

(9)식이 (8)식 보다 [eqn: alpha_i alpha_j delta (P_G r-1)]만큼 더 큰 값을 가진다는 점에 비추어 불량 및 우량 신용정보를 모두 공유하는 경우 사회후생이 불량신용정보만을 공유하는 경우에 비해 더 높아 진다는 것을 알 수 있다. 이렇게 되는 이유는 두 은행이 불량신용정보뿐만 아니라 우량신용정보도 공유하게 되면 우량차입자 중에 자금지원을 받지 못하게 되는 사례가 없어지기 때문이다. 한편 (7)식과 (8)식을 비교하면 두 은행이 불량신용정보만을 공유하는 경우 개인신용정보를 전혀 공유하지 않은 경우에 비해 [eqn: (beta_1 +beta_2 - beta_1 beta_2 )][eqn: (1-delta)(1-P_B r)] 만큼 사회후생이 증가하게 된다는 것을 쉽게 알 수 있다.

이상의 분석 결과를 종합해 볼 때 은행의 이윤은 불량신용정보만 공유한 경우에 가장 크고, 불량 및 우량 신용정보를 모두 공유하는 경우 가장 낮은 것으로 나타난 반면에 사회후생은 신용정보를 전혀 공유하지 않거나 불량신용정보만 공유한 경우보다 불량 및 우량신용정보 모두 공유한 경우에 높은 것으로 나타났다. 사회후생 측면에서 보면 은행들이 개인의 불량 및 우량신용정보를 모두 공유하는 것이 바람직하나 각 은행의 입장에서는 우량신용정보를 공유하는 경우 공유하기 이전에 비해 이익이 낮아지기 때문에 자발적으로 우량신용정보를 공유하려는 유인은 낮은 것으로 판단된다. 한편 불량신용정보를 공유하면 각 은행의 이익이 증가하기 때문에 은행간에 자발적으로 불량신용정보를 공유하려는 유인은 높은 것으로 판단된다.

<표 4>   개인신용정보 공유에 따른 은행의 이윤 및 사회후생 수준

	은행의 이윤	사회후생
신용정보를 공유하지 않는 경우	중간 수준	가장 낮은 수준
불량신용정보만 공유한 경우	가장 높은 수준	중간 수준
불량 및 우량신용정보 모두를 공유한 경우	가장 낮은 수준	가장 높은 수준

V. 결론 및 정책적 시사점

본 고에서는 개인신용정보의 공유가 금융안정 및 소비 등에 미치는 효과와 주요국의 개인신용정보 공유 현황을 살펴본 후 이론 모형을 설정하여 전국망을 통해 가격경쟁을 하는 은행들이 자발적으로 차입자에 관한 신용정보를 공유하려는 유인이 있는지를 분석하였다.

분석 결과 사회후생 측면에서 보면 은행들이 개인의 불량 및 우량신용정보를 모두 공유하는 것이 바람직하나 각 은행의 입장에서는 우량신용정보를 공유하는 경우 공유하기 이전에 비해 이윤이 낮아지기 때문에 자발적으로 우량신용정보를 공유하려는 유인은 낮은 것으로 나타났다. 한편 불량신용정보만을 공유하면 각 은행의 이익이 증가하기 때문에 은행간에 자발적으로 불량신용정보를 공유하려는 유인은 존재하는 것으로 나타났다.

이러한 분석 결과에 근거하여 우리나라의 경우 효과적인 개인신용정보 공유를 위한 정책과제를 제시하면 다음과 같다.

(금융기관간 개인의 우량신용정보 공유)

금융기관간에 개인의 우량신용정보가 공유되면 금융기관의 자산건전성이 강화되어 금융산업의 안정성이 제고될 뿐만 아니라 우량차입자의 소비 증가로 사회후생이 증대되는 효과를 기대할 수 있다는 점에서 대출금 상환기록, 신용한도(credit limit) 등 현재 금융기관간 공유가 이루어지지 않고 있는 개인에 관한 우량신용정보를 조속히 공유할 필요가 있다.

금융기관간에 개인의 우량신용정보도 공유하면 개별 금융기관은 우량신용정보를 활용하여 대출심사를 보다 정확하게 할 수 있기 때문에 상대적으로 우량차입자가 금융기관으로부터 대출을 받을 가능성이 높아져 개별금융기관의 경우 대출포트폴리오의 건전성이 제고되고 사회전체적으로도 우량차입자를 중심으로 소비가 견실하게 늘어남에 따라 사회후생도 증대될 수 있다.

(공적 신용정보집중기관을 통한 우량신용정보 공유 제도화)

사회후생 측면에서 보면 금융기관들이 개인의 불량 및 우량 신용정보를 모두 공유하는 것이 바람직한 것으로 분석되었다. 그러나 우리나라와 같이 금융기관들이 전국망을 통해 가격경쟁을 하는 상황에서는 금융기관간에 불량신용정보를 공유하려는 유인은 강한 반면 우량신용정보를 공유하려는 유인은 매우 약한 점을 감안할 때 개별 금융기관들이 우량신용정보를 공적 신용정보집중기관에 집중하고 이를 상호 공유하도록 제도화할 필요가 있다. 최근 일각에서 개인신용정보회사(CB)를 활성화하여 개인의 우량신용정보를 공유할 필요가 있다는 견해가 제기된 바 있으나 우리나라의 금융환경하에서는 금융기관들이 개인의 우량신용정보를 타금융기관과 공유하면 기존 거래고객에 대한 독점력을 상실할 가능성이 높은 점에 비추어 모든 금융기관들이 개인신용정보회사(CB) 통해 개인의 우량신용정보를 자발적으로 공유하려고 하지는 않을 것으로 판단된다.

(공적 신용정보집중기관과 개인신용정보회사의 보완관계 유지)

개인신용정보회사(CB)가 공적 신용정보집중기관(PCR)에 집중된 개인의 신용정보를 바탕으로 개인에 관한 추가적인 신용정보를 수집, 가공 및 평가하는 경우 보다 충실한 신용보고서 작성이 가능하다는 점에서 현행 신용정보 관리체계에서와 같이 개인신용정보회사가 공적 신용정보집중기관에 집중된 개인신용정보를 제공받는 상호 보완관계를 유지하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 이와 관련하여 공적 신용정보집중기관은 개인신용정보회사가 수집하기 어려운 개인의 우량신용정보 등을 집중하는 기능을 담당하고 개인신용정보회사는 추가적인 개인신용정보의 수집, 가공 및 평가 등 공적 신용정보집중기관보다 상대적으로 비교우위에 있는 역할을 수행하는 이원화된 체제를 유지하는 것이 바람직한 것으로 판단된다.

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<부록>

정리 1의 증명:

축약형이윤함수를 구하기 위해 Deneckere et al.(1992)가 사용한 방법을 원용하여 균형가격의 유의미영역(support)을 찾아보자. 두 은행중 어떤 은행도 [eqn: r]보다 높은 가격을 제시할 유인은 없다. 한편 은행 [eqn: i]는 가격 [eqn: r]을 제시함으로써 이윤[eqn: pi _i{{=}}H_i{(r)}]을 보장받을 수 있기 때문에 [eqn: r]보다 낮은 가격을 설정함으로써 더 큰 이윤을 얻는 경우에 한하여 [eqn: r]보다 낮은 가격을 제시하고자 하는 유인을 가진다.

[eqn: {L_i}^-1{(H_i{(r)})}]를 [eqn: underline{p_i}]로 정의하자.  은행 [eqn: i]가  대출고객을 확보하기 위해 제시할 의사가 있는 가장 낮은 가격인 [eqn: underline{p_i}]는  [eqn: { {t_ai}{a_i}r{{+}}{b} }} over {{t_ai}a_i{{+}}t_b{b} } }]로 계산된다.  은행 [eqn: i]가 [eqn: underline{p_i}]보다 낮은 가격은 결코 제시하려고 하지 않기 때문에 은행 [eqn: j]도 [eqn: underline{p_i}]보다 낮은 가격을 제시할 유인이 없다. 따라서 두 은행의 균형가격분포의 유의미영역은 폐구간 [eqn: [underline{p_i}{{,}}r]]이 된다.

이제 균형가격분포의 유의미영역이 구해졌기 때문에 Narashimhan의 결과를 이용하여 균형이윤함수를 찾을 수 있다. 본 고의 모형과 관련하여 Narashimhan의 두 가지 중요한 함의는 다음과 같다. 첫째, [eqn: pi _i{( alpha _i{{,}} {alpha _j})}][eqn: =H_i{(r)}]이고 [eqn: pi _j{( alpha _i{{,}} {alpha _j})}=L_j{(underline{p_i})}]이다. 둘째, 축약형 균형이윤함수를 이끌어내는 전략조합(strategy profile)으로는 단 하나의 혼합전략조합만이 존재한다.

Narashimhan의 결과를 이용하면 [eqn: pi_ i{( alpha _i{{,}} {alpha _j})}]는 (1)식과 같이 구해지며, [eqn: pi _j{( alpha _i{{,}} {alpha _j})}]는[eqn: underline{p_i}]를 [eqn: L_j{(underline{p_i})}]에 대입하여 (2)식과 같이 얻어진다. QED.