신용분석가는 주로 신용을 연장하거나 대출과 관련 위험 정도를 판단하기 위한 기업의 신용 자료 및 재무제표를 분석합니다. 이 글에서는 신용분석가 연봉 및 전망, 업무환경과 하는 일 그리고 신용분석가가 되는 법 등에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
신용분석가가 하는 일
신용분석가는 금융기관에서 돈을 빌려주는 여신부서나 카드사, 신용평가전문업체 등에서 근무하면서 돈을 빌리고자 하는 기업, 소상공인, 혹은 개인의 신용을 분석하고 신용등급을 결정하는 업무를 담당합니다.
한마디로 금융기관에서 돈을 빌릴 때 일정기간이 지난 후 돈을 갚을 능력이 있는지 없는지에 대한 신용을 평가하는 업무를 담당하는 금융전문가입니다.
신용분석가가 하는 일은 다음과 같습니다.
- 신용등급을 결정하기 위해 기업의 수익성, 안정성, 현금 흐름, 활동성, 산업 위험도, 경영 위험도, 영업 위험도, 기술 위험도 등을 평가하여 기업의 신용도를 단계별로 등급화
- 돈을 빌리려는 시점에 대출대상 기업의 신용등급을 부여
- 정기적으로 신용상태를 확인하여 변화가 있는지 없는지를 반영해 재평가한 후, 새로운 신용등급을 부여하는 업무를 수행
- 고객의 제출서류, 신용평가데이터에 의한 종합적인 분석을 통해 신용등급을 판단
신용분석가의 업무환경
신용분석가는 사무실에서 대부분의 업무시간을 보내지만, 신용분석 보고서 작성, 기업탐방을 위해 자주 외부 출장을 가기도 합니다.
신용분석가가 되는 방법
신용분석가는 입사 후 실무경험을 거쳐 해당 분야 전문가로 육성되거나 관련 금융업계에서 경험을 쌓은 후 경력직으로 입직하는 경우가 많습니다.
주로 공채를 통해 입사하거나 경력자 위주의 소규모 수시 채용을 통해 입사할 수 있습니다. 근무하는 곳에 따라 다르지만 신용분석가는 일반적으로 소속된 금융기관의 직급체계에 따라 승진할 수 있습니다.
최근에는 빅데이터, SNS 등을 분석하는 등 새로운 방식의 신용평가를 실시하는 스타트업에서는 이공계열(정보통신, 통계 등) 전공자들이 신용분석 및 평가를 위해 입직하기도 합니다. 신용평가 전문업체 및 기관, 국가 등의 신용등급을 분석, 조정하는 국제 신용평가회사에서 근무하기도 합니다.
신용분석가는 금융, 경제, 경영 등에 대한 전문지식과 정보에 대한 논리적 분석력, 상황에 대한 판단력, 업무에 대한 집중력 등이 필요합니다. 또한 관련 데이터 자료를 신속 정확하게 계산할 수 있는 수리능력과 통계 분석력도 요구됩니다.
성격이 차분하고 이성적이며 꼼꼼하고 세밀한 사람에게 적합하며 투자자들에게 정확한 정보를 제공할 사회적 책임감과 도덕성도 갖추어야 합니다. 그리고 각종 해외경제동향 파악을 위해 외국어 능력을 가지고 있다면 유리합니다.
- 관련 학과: 금융·보험학과, 경영학과, 세무·회계학과, 경제학과, 통계학과, 국제경영학과, 국제경제 학과, 산업경제학과 등
- 관련 자격: 재무위험관리사, 여신심사역, CFA, CRA, 신용분석사 등
신용분석가 연봉
신용분석가의 연봉은 하위(25%)연봉 5,403만 원, 중위(50%) 연봉 6,678만 원, 상위(25%) 연봉 7,856만 원입니다. 재직자의 경력, 근무업체의 규모 등에 따라 실제 임금과 차이가 있을 수 있습니다.
아래 이미지는 채용 사이트에 올라온 기업여신 경력 채용 공고 중 일부입니다. 메이저 은행이 아님에도 연봉 5,000 ~9,000만 원을 제시하고 있음을 알 수 있습니다.
메이저 은행의 경우 본인의 능력과 경험에 따라서 연봉 1억 ~ 2억 도 가능하다고 합니다.
신용분석가 전망
신용분석가의 경우 금융위기 이후 신용상태의 변동성이 심해지고 있기 때문에 보험사나 은행 등이 리스크 관리, 신용위험 분석 등을 보다 철저히 심사하려는 경향이 있어 객관적이고 분석적인 정보를 제공하는 신용분석가의 역할은 중요해질 전망이고 일자리에도 긍정적 영향을 미칠 전망입니다.
더욱이 개인이나 기업의 신용이 금융산업 전반에서 활용됨에 따라 신용분석가의 수요가 꾸준할 수 있습니다.
최근에는 인공지능(AI)을 신용평가에 적극 활용하는 것에도 관심이 높아지고 있으나 신용평가는 개개인의 판단기준과 평가결과의 해석 및 전달이 중요하므로 기계가 사람의 일을 완전히 대체하는 것에는 한계가 있을 것으로 보고 있습니다.
또한 인공지능을 도입하여 신용평가를 했을 경우 기술적인 이유로 문제가 발생할 시, 책임소재가 명확하지 않기 때문에 여러 제도적인 보완장치가 필요할 수 있어 단기간에 인공지능을 통한 신용평가가 공시되기는 어렵고 참조자료 정도로 활용될 전망입니다.
기존에는 정형화된 단순 등급제의 신용평가 방식을 활용하였으나 최근에는 소셜미디어 활동 내역, 쇼핑패턴, 자동차 사고이력 등 다양한 정보와 빅데이터를 활용하여 신용평가를 세분화하고 재평가하려는 사례가 늘고 있는 것도 새로운 직무에 기반한 신용분석가가 계속 필요해지는 것에 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.
최근 정부차원에서도 기존의 신용등급 대신 0점~1천 점까지의 구간을 나누는 점수제를 도입하기로 하면서 신용평가 시 금융정보 이외에 다양한 비금융 정보까지 평가항목이 늘어날 것으로 보입니다.
개인 간(P2P) 대출 전문업체처럼 핀테크에 기반한 새로운 금융서비스 분야가 늘어나는 것도 신용분석가의 고용에는 긍정적 영향을 미칠 전망이지만 보다 정교한 신용분석 프로그램이 개발될 경우 신용분석가의 고용에 장기적으로 부정적인 영향을 미칠 수도 있습니다.
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