저는 금융기관 간의 연결 구조를 분석해 개별 기관의 시스템 중요도를 계량적으로 평가하는 Network-Based Systemic Risk Scoring(N-B SRS)을 제시한다. 이 접근은 전통적 리스크 관리가 기관별 위험에 집중하는 데 비해 네트워크의 상호연결성과 전염 가능성을 중심에 두고 분석한다. 금융시스템은 은행, 증권사, 보험사, CCP, 자산운용사 등 다양한 주체가 서로 연결된 네트워크로 구성되며 충격은 특정 기관에서 시작해 빠르게 확산될 수 있다. 그래서 과거의 TBTF 중심 규제와 달리 Too Connected To Fail(TCTF) 관점이 중요해진다. N-B SRS는 데이터 수집에서 네트워크 구성, 연결성 분석, 전염모델 적용, 위험점수 산출의 순으로 작동하며, 중심성 지표를 통해 누가 네트워크의 핵심 연결점인지를 파악한다. Degree Centrality, Weighted Degree, Betweenness, Closeness, Eigenvector Centrality가 주요 지표이며 각 지표는 충격의 확산 경로와 속도, 영향 범위를 다르게 반영한다. 네트워크는 보통 방향성과 가중치를 가진 그래프로 다뤄지며 인접행렬로 분석한다. 전염모델로는 Default Cascade와 DebtRank 같은 모형이 활용되며, 특정 기관의 부도 시 상대 기관의 손실, 자본잠식, 2차 부도 등을 통해 시스템 전반에 걸친 누적 손실을 추정한다. 또한 Fire Sale Risk나 Common Exposure 같은 채널도 위험 확산의 경로로 고려된다. N-B SRS는 정책적으로도 SIFI 식별, 거시건전성, 조기경보, 중앙은행의 금융안정 분석과 같은 영역에 활용되며, 국제규제 흐름과도 맞물려 다층적 분석이 가능하다. Multiplex Network와 Dynamic Network Analysis의 발전 방향 아래 데이터의 신뢰성과 해석의 정확성을 함께 신경 써야 하며, AI 기반 패턴 탐지와 실시간 모니터링 등 기술적 보완이 중요하다. 결국 N-B SRS는 개별 기관의 규모가 아니라 연결성의 강도와 전염 경로를 분석해 시스템 전체에 미치는 영향을 평가하는 도구로 정착해 가고 있다. 지금의 분석 틀은 복잡계 과학과 빅데이터의 발전을 활용해 금융안정을 위한 정책 시뮬레이션과 위기 대응의 기반을 제공하며, 앞으로도 네트워크 관점의 위험 측정은 계속 중요해질 것이다.
