은행은 현대 경제의 엔진으로, 기업들이 공장을 짓고, 장비를 구입하며, 직원을 채용할 수 있도록 돈을 빌려줍니다. 하지만 대출은 위험 부담이 큰 게임입니다. 기업이 돈을 빌릴 때, 그 기업이 돈을 갚지 못할 가능성은 항상 존재합니다. 너무 많은 기업이 실패하면 은행은 자신의 자본을 잃게 되며, 이는 은행의 존립 자체를 위협할 수 있습니다. 수십 년 동안 은행가들은 대출에 대한 완벽한 가격을 찾아내기 위해 노력해 왔습니다. 즉, 실패의 위험과 사업 비용을 충당할 만큼 충분히 높으면서도, 고객을 유인할 수 있을 만큼 충분히 낮은 가격 말입니다. 문제는 모든 위험이 동일하지 않다는 점이었습니다. 안정적이고 오래된 기업에 대한 대출은 변동성이 큰 산업에 있는 신생 벤처 기업에 대한 대출과는 다릅니다. 더욱이, 은행이 이러한 위험을 어떻게 회계 처리해야 하는지에 대한 규칙이 변해 왔으며, 기후 변화나 기업 행동과 관련된 새로운 유형의 위험들도 등장했습니다. 이러한 위험들을 계산하는 기존 방식들은 종종 모든 대출을 동일하게 취급하거나, 이러한 새롭고 복잡한 요소들을 반영하지 못하여 은행을 숨겨진 손실에 노출시키곤 했습니다.

이를 해결하기 위해, 유세프 파드가네(Yousef Padganeh)라는 연구자는 RAROC+라고 불리는 새로운 시스템을 개발했습니다. 이것은 완전히 새로운 발명품이라기보다는 은행들이 수년간 사용해 온 방식의 중대한 업그레이드 버전입니다. 핵심 아이디어는 간단합니다. 은행은 자신이 감수하는 위험을 정당화할 만큼 기대 수익이 높을 때만 돈을 빌려주어야 한다는 것입니다. 이 새로운 프레임워크는 이 기본 원칙을 바탕으로 훨씬 더 정밀하게 만듭니다. 이 시스템은 은행이 모든 대출을 개별적으로 살펴보도록 강제하며, 예상되는 손실을 충당하기 위해 정확히 얼마가 들 것인지, 예상치 못한 재난 상황에서 살아남기 위해 얼마나 많은 자본을 따로 떼어 두어야 하는지, 그리고 환경, 사회, 지배구조와 관련된 위험을 커버하기 위해 얼마나 많은 추가 비용이 필요한지를 계산합니다. 이 모든 요소들을 하나의 명확한 계산식으로 결합함으로써, 이 시스템은 은행이 대출을 안전하고 수익성 있는 결정으로 만들기 위해 부과해야 할 절대적인 최소 이자율을 알려줍니다.

논문은 전통적인 대출 가격 설정 방식이 종-종 기준 금리에서 시작하여 비용과 이익을 충당하기 위해 몇 퍼센트의 추가 금리를 더하는 방식을 취한다고 설명합니다. 이러한 접근 방식은 위험한데, 왜냐하면 특정 차입자의 실제 위험을 정확하게 반영하지 못할 수 있기 때문입니다. 만약 은행이 위험을 과소평가한다면, 서류상으로는 수익이 나는 것처럼 보이지만 실제로는 차입자가 어려움에 처했을 때 손실을 보는 이자율로 대출을 해줄 수도 있습니다. 새로운 RAROC+ 시스템은 역순으로 작업함으로써 이 문제를 해결합니다. 가격을 추측하는 대신, 은행은 먼저 자신의 투자에 대해 만족할 만한 수익이 얼마인지를 결정합니다. 그런 다음, 시스템은 모든 필요한 안전장치를 지불하고 난 후 그 수익을 달성하기 위해 요구되는 정확한 이자율을 계산합니다. 이 안전장치에는 현대 회계 규칙에 따른 예상 손실을 위한 자금과, 아무도 예상하지 못한 갑작스러운 위기에 대응하기 위해 보유해야 하는 더 큰 규모의 자본 예비금이 포함됩니다.

이 새로운 시스템의 주요 부분은 회계 규칙을 어떻게 처리하느냐에 있습니다. 이제 은행은 차입자가 실제로 채무 불이행 상태가 될 때까지 기다리는 것이 아니라, 미래의 손실을 미리 예측해야 합니다. 새로운 프레임워크는 이러한 선제적인 예측을 대출 가격에 직접 통합합니다. 만약 어떤 기업의 재무 건전성이 약화되기 시작하면, 시스템은 즉시 대출 비용이 상승했음을 인식하고, 그에 따라 이자율이 올라가야 한다고 판단합니다. 이를 통해 은행은 과거에 가졌던 위험이 아니라, 현재 보유하고 있는 위험을 충당할 수 있는 충분한 금액을 항상 청구하게 됩니다. 또한 시스템은 예상 손실을 위해 떼어 놓은 돈과 예상치 못한 재난을 위해 예비한 자본을 엄격히 구분하여, 은행이 동일한 위험을 두 번 계산하지 않도록 합니다.

또한 이 프레임워크는 새로운 차원의 복잡성인 환경, 사회, 지배구조(ESG) 위험을 도입합니다. 과거에는 어떤 기업이 재무적으로는 우수한 차입자일지라도 환경이나 노동자 측면에서는 최악일 수 있었습니다. 만약 그 기업이 이러한 문제로 소송이나 규제 벌금에 직면한다면, 갑자기 대출 상환을 중단할 수도 있습니다. 새로운 시스템은 이러한 위험들을 실제적인 재무적 비용으로 취급합니다. 만약 어떤 기업이 환경에 해로운 관행을 가지고 있다면, 시스템은 추가적인 위험을 커ền하기 위해 대출 가격에 특정 비용을 추가합니다. 마찬가지로, 경영진이 취약하거나 사기 이력이 있는 경우, 시스템은 은행이 자신을 보호하기 위해 더 많은 자본을 보유하도록 요구합니다. 논문은 이러한 조정이 표준 위험 계산에 의해 이미 커버되지 않는 경우에만 추가된다는 점을 강조하며, 이를 통해 은행이 동일한 문제에 대해 차입자를 이중으로 처벌하지 않도록 보장합니다.

이것이 실제로 어떻게 작동하는지 보여주기 위해, 저자는 가상의 기업을 사용한 상세한 사례를 실행합니다. 시스템은 대출 규모, 해당 기업이 실패할 확률, 그리고 실패 시 은행이 입게 될 손실액을 가져옵니다. 그다음 은행의 자본 비용, 은행이 부과하는 수수료, 그리고 기업의 환경 및 사회적 기록과 관련된 특정 비용을 더합니다. 이 모든 숫자들을 통합 공식에 대입하면, 시스템은 단 하나의 정밀한 숫자, 즉 은행이 부과해야 할 최소 이자율을 산출해 냅니다. 제공된 예시에서, 1억 달러 규모의 대출에 대해 시스템은 은행이 안전 및 수익 목표를 달est하기 위해 약 5.67%의 이자율을 부과해야 한다고 계산합니다. 이 숫자는 추측이 아닙니다. 그것은 모든 알려진 비용과 위험의 균형을 맞춘 수학적 결과입니다.

논문은 또한 이 시스템이 유연하고 역동적으로 설계되었다는 점을 강조합니다. 이것은 일회성 계산이 아닙니다. 세상이 변함에 따라 대출 가격도 변해야 합니다. 만약 기업의 신용 등급이 떨어지거나 은행의 자금 조달 비용이 올라가면, 시스템은 즉시 요구되는 이자율을 재계산합니다. 이를 통해 은행은 새로운 위험에 빠르게 대응할 수 있습니다. 또한 프레임워크에는 표준 가격을 충족하지 못하는 대출에 대한 규칙도 포함되어 있습니다. 때때로 은행은 해당 기업이 장기적인 파트너이거나 대출이 새로운 시장 진입을 돕는 등의 이유로, 수학적으로 너무 위험하다는 판정이 나와도 대출을 하고 싶을 수 있습니다. 이런 경우 시스템은 단순히 "안 된다"라고 말하는 대신, 공식적인 검토와 문서화를 요구하여, 추가적인 위험을 감수하겠다는 결정이 결과에 대한 완전한 인지 하에 의식적으로 이루어지도록 합니다.

궁극적으로, RAROC+ 프레임워크는 기업 대출이라는 복잡한 세계에 명확성과 일관성을 가져오는 것에 관한 것입니다. 이는 모호한 판단과 흩어진 계산들을 대신하여, 은행의 안전, 수익 목표, 그리고 대출을 받는 기업의 실질적인 위험을 연결하는 단일하고 통일된 논리로 대체합니다. 회계 규칙, 자본 요건, 그리고 새로운 지속가능성 우려 사항들을 하나의 명확한 프로세스로 통합함으로써, 이는 은행이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 그 결과, 모든 대출이 실제 비용을 반영하여 가격이 책정되는 시스템이 구축되며, 이를 통해 은행은 숨겨진 손실로부터 스스로를 보호하는 동시에, 대출된 자금이 관련된 모든 이들에게 지속 가능하고 수익성 있는 방식으로 활용되도록 보장합니다. 논문은 이 모델이 가상의 데이터를 기반으로 한 시뮬레이션이지만, 은행들이 현대 금융의 복잡하고 변화하는 지형을 확신을 가지고 헤쳐 나갈 수 있도록 시스템을 업그레이드할 수 있는 강력한 청사진을 제공한다고 결론짓습니다.