【 청년일보 】 네트워크 분석은 복잡한 시스템의 구조와 행동을 시각화하고 분석하는 데에 효율적인 기법으로, 다양한 분야에서 주목을 받고 있는 분야다.

이 중, 금융 분야에서의 네트워크 분석 활용은 다양한 주체와 시장 부문 간의 복잡한 연관관계에 대한 시각화와 더불어 직관적인 이해를 도와주고, 이를 통해 설명 가능한 형태의 예측과 전략적 의사결정에 기여할 수 있다는 장점이 있어 활용 빈도가 높아진다고 볼 수 있다.

거시경제 차원에서 바라본 금융 산업은 개인 투자자, 금융 기관, 정부 기관 등 다양한 주체가 상호 연결된 네트워크로 볼 수 있다. 네트워크 분석의 활용은 이러한 상호 연결된 시스템에 대한 복잡한 관계와 의존성을 발견하는 데에 기여할 수 있다.

네트워크 분석이 금융 분야에서 주로 사용되는 한 가지 방법은 그 예측 능력이다. 네트워크 모델을 통해 네트워크 내에서 영향력 있는 노드나 링크를 식별함으로써, 더 나은 위험 관리와 예측이 가능해진다.

구체적으로는 네트워크 분석의 활용은 금융 분야에서 다양한 형태로 나타나게 된다. 구체적으로, 금융 시장 분석 및 예측, 위험 관리, 포트폴리오 관리, 운영 효율성 향상, 그리고 규제 프레임워크 개발 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

예를 들어, 네트워크 분석은 또한 금융 시스템 내에서 금융 시스템 내에서 발생할 수 있는 위험의 전파를 더 잘 이해하는 데에 가장 빈번히 활용된다. 네트워크의 위상을 조사함으로써, 발생할 수 있는 위험의 퍼짐 경로와 목적지를 파악할 수 있는데 도움을 준다.

이런 이해는 시스템 위험을 관리하고, 잠재적인 금융에서 발생할 수 있는 여러 가지 현상에 대한 전염 경로를 식별하며, 금융 위기를 예방하거나 완화하는 전략을 수립하는 데 도움이 된다.

포트폴리오 관리에서 네트워크 분석은 더 강인한 포트폴리오를 구축하는 데 사용될 수 있다. 자산 간의 상호 연결성을 이해함으로써, 관리자는 포트폴리오를 다양화해 과도하게 연결된 고위험 자산에 대해 인지하고 이를 바탕으로 포트폴리오 최적화에 여러 가지 제약을 더하는 데에 기여할 수 있을 것이다.

또한, 네트워크 분석은 금융 기관에서 운영 효율성을 향상시키는 데 활용될 수 있다. 조직 내에서의 커뮤니케이션 또는 거래 데이터 기반 네트워크를 시각화함으로써, 시장 내에서 발생할 수 있는 비효율성, 이상 거래 등을 식별하고 개선하는 데에 역시 도움을 줄 수 있다.

마지막으로 금융 규제 기관은 네트워크 분석을 활용해 더 나은 규제 프레임워크를 개발할 수 있다. 네트워크 분석을 통해 여러 가지 연결에 대한 분석으로 금융 시스템의 구조와 동태를 이해함으로써, 금융 규제 기관은 금융 시스템 내에서 발생할 수 있는 시스템적 위험을 효과적으로 다루고 금융 안정을 촉진하는 정책을 설계할 때에 도움이 될 수 있다.

덧붙여, 네트워크 분석은 기계 학습 및 인공지능과 같은 고급 분석 기술과 병행할 때 특히 유용합니다. 이러한 기법에는 종종 '블랙박스(black box, 일반적으로 모델의 내부 동작을 이해하기 어렵거나 설명하기 어려운 경우를 가리킨다)'에 대한 질문을 받게 되는데, 이는 그들의 복잡성 때문에 예측이나 분류 결정이 어떻게 이루어졌는지를 이해하거나 설명하는 것이 어렵기 때문이다.

네트워크 분석을 통해, 우리는 이러한 모델이 결정을 내리는 데 어떤 변수가 가장 중요한 역할을 하는지, 그리고 이들 변수가 어떻게 상호 작용하는지에 대한 추가적인 통찰력을 얻을 수 있다.

그러나 당연하게도 금융 네트워크 분석은 만능이 아니며, 여러 가지 개선점이 있다. 이는 주로 네트워크를 만들기 위해 필요한 방대하고 정확한 데이터 확보의 어려움과 금융 네트워크의 복잡성 문제가 발생할 수도 있으며 해석에 있어서 정답이 있지는 않기에 다양한 분석을 적용하면서 어떤 것이 효과가 있는지 분석할 필요해야 할 필요성이 존재한다.

그럼에도 불구하고, 네트워크 분석은 복잡한 금융 시스템의 이해를 깊게하는 데 기여하며, 기계 학습 및 인공지능과 같은 고급 분석 기술을 보완해 모델의 설명 가능성을 향상시키는 중요한 도구로 활용될 수 있다.

특히, 최근의 디지털화의 증가와 인공지능과 기계 학습의 도입은 기술의 도입은 금융 분야에서의 네트워크 분석을 발전시키는 데 여러 가지 이점을 제공하게 됐다. 이러한 기술을 네트워크 분석과 결합함으로써, 더 정확한 예측 모델, 더욱 정교한 의사결정 도구, 그리고 결국에는 더욱 발전된 금융 시스템을 만들어 내는 데에 기여할 수 있기에 향후 여러 가지 연구와 서비스가 나올 것으로 보인다.
 

【 청년서포터즈 6기 최인수 】