글로벌 금융 환경의 변화가 빨라지는 가운데, 국제통화기금(IMF)은 금융부문평가프로그램(FSAP)에 따른 금융 시스템 검토 방식을 업데이트하고 있습니다. 이번 변경의 목표는 의무 및 자발적 국가별 검토 전반의 범위를 유지하면서 평가의 민첩성을 높이고 중대한 리스크에 보다 정확히 집중하는 것입니다.
하이라이트
- 9월 3일 IMF 집행이사회는 금융 시스템 간 상호연계 강화, 디지털화 및 신흥 리스크에 맞춰 프로그램을 조정하는 정기 FSAP 검토를 완료했습니다.
- 이사들은 진단을 강화하고 비은행 기관, AI, 암호자산, 사이버 위협 및 기후 리스크에 대한 초점을 확대한 리스크 기반의 모듈식 FSAP 접근법을 지지했습니다.
- 개혁에는 Article IV 감시와의 긴밀한 통합, 시스템적으로 중요한 부문 식별 방법론 업데이트, 효율성 및 데이터 보호를 위한 안전장치 아래 AI 활용 확대가 포함됩니다.
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개혁, 신흥 금융 리스크에 초점
국제통화기금의 발표에 따르면, 집행이사회는 9월 3일 금융부문평가프로그램에 대한 정기 검토를 완료했으며, 금융 시스템 간 상호연계 강화, 디지털화 및 새로운 불안정 요인에 맞춰 이 프레임워크를 어떻게 조정해야 하는지를 평가했습니다.FSAP는 금융 부문에 대한 심층 검토를 제공하며 기금의 감시에 반영됩니다. 신흥시장 및 개발도상국에서는 일반적으로 세계은행과 공동으로 평가를 실시하는 반면, 선진국에서는 IMF가 단독으로 수행합니다. 1999년 프로그램이 시작된 이후, 기금 회원국 161개국에서 416건의 평가가 완료됐으며, 이는 전 세계 금융자산의 거의 전부를 포괄합니다.
이번 최신 검토는 금융 부문이 시스템적으로 중요한 관할권에 대해 기금 감시의 일환으로 금융안정성 평가를 받도록 의무화한 2010년 결정을 비롯한 기존 변경 사항을 기반으로 합니다. IMF는 이후 검토를 통해 이러한 관할권 목록을 확대하고, Article IV 감시와의 연계를 강화했으며, 국제 기준의 보다 유연한 활용을 촉진하고 시스템 리스크 평가 도구를 개선했다고 밝혔습니다. 2021년 검토 이후 프로그램은 신흥 리스크의 포괄 범위도 넓히고 의무 평가를 위한 2단계 일정을 도입했습니다.
집행이사들은 리스크 분석, 정책 프레임워크 및 위기관리 역량 전반에 걸친 검토 범위를 설정하기 위해 초기 진단을 강화하는 보다 리스크 기반의 모듈식 접근법을 지지했습니다. 또한 핵심 금융안정성 분석이 약화되어서는 안 된다고 경고하면서, 비은행 금융기관, 금융시장 인프라, 인공지능, 암호자산, 사이버 위협 및 기후 리스크와 관련된 시스템 전반 및 신흥 리스크에 더 큰 비중을 두는 방안도 지지했습니다.
감시 효과 및 평가 범위
이사들은 또한 조사 결과를 Article IV 감시 및 역량개발과 더욱 긴밀히 통합해 프로그램의 실효성을 강화하는 조치를 지지했습니다. 이들은 국가별 여건에 맞춘 이행 일정과 함께 우선순위, 순서 및 실행 가능성이 더 명확한 권고안을 선호했으며, iFSAP 데이터베이스를 통한 분석 방법론, 기술 매뉴얼 및 자료의 공개 확대를 환영했습니다.대부분의 이사들은 시스템적으로 중요한 금융 부문을 보유한 관할권을 식별하는 데 사용되는 방법론의 개정을 지지하며, 보다 민첩한 접근법이 변화하는 리스크와 평가 범위를 더 밀접하게 연계해야 한다고 밝혔습니다. 이들은 시스템적으로 중요한 금융시장 인프라 및 국경 간 데이터 공백을 포함한 직원의 판단이 방법론적 한계를 해결하는 데 도움이 될 수 있다고 언급했지만, 그러한 판단은 증거에 기반하고 공정하게 적용되며 정기적인 이사회 검토를 받아야 한다고 강조했습니다.
이번 검토는 IMF가 새로운 위협에 더 신속히 대응하면서 프로그램의 글로벌 도달 범위를 유지할 수 있도록 의무 평가와 자발적 평가 간 자원 배분의 균형을 재조정하는 것도 목표로 합니다. 이사들은 대체로 이 목표를 지지하며, 개혁이 FSAP의 목적 적합성을 유지하는 데 도움이 된다고 밝혔습니다. 또한 검증, 책임성, 데이터 보호 및 기밀유지에 대한 안전장치 아래 효율성 향상을 위한 AI 활용 확대도 지지했습니다.
금융기관의 AI 도입 및 감독에 관한 이전 기사에서 우리는 이 기술이 기업의 미래 성과와 리스크 관리에서 더욱 두드러진 요인이 되고 있는 방식을 살펴봤습니다. AI 전략, 거버넌스 프레임워크 및 운영 통합 수준이 더 높은 기관은 생산성 향상과 통제 개선에 더 유리한 위치에 있는 경향이 있으며, 부문 전반의 불균등한 준비 수준은 시간이 지남에 따라 신용도 차이를 더욱 크게 만들 수 있다고 지적했습니다.
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