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밴드기술평가, 기업정보 등 데이터를 기반으로 투자대상기업을 자동 선별할 수 있는 분석모델 도입 활성화를 위한 세미나가 열렸다.
기술보증기금은 '기보투자선별모형(KISM, Kibo Investment Screening Model)'을 개발하고 민간과의 협업을 통해 활용방안을 모색하기 위해 11일 본점에서 세미나를 개최했다고 밝혔다.
이번 세미나에는 벤처기업협회, 금융투자협회, 학계 등 투자와 관련된 각계 전문가들이 한데 모여 기보가 개발한 KISM을 검증 및 공유했으며 민간부문으로 확산시키기 위한 협업방안과 공동연구 등을 위한 네트워크 구축 등에 관해 폭넓게 논의됐다.
KISM은 최근 5년간(2013~2017년) 기보의 보증연계투자를 위해 추천된 기업의 일반정보와 기술평가결과를 활용해 실제 투자선정에 영향을 미치는 결정요인 분석을 통해 개발됐으며 투자선정의 예측 정확도(AUROC, Area Under Receiver Operator Characteristic)를 통해 KISM을 검증했다.
일반적으로 AUROC의 값이 0.7 이상이면 모형의 예측력이 높다고 알려진 가운데 KISM은 0.721로 높은 예측력을 기록하며 통계적 유의성을 확보하는 등 투자후보기업 발굴에 효과적 지표임이 입증됐다.
지금까지는 벤처캐피탈이 투자 결정에 영향을 미치는 요소를 추출한 뒤 설문을 통해 중요도에 대한 가중치를 도출하는 연구가 일부 진행됐으나 실제 기술평가 DB를 활용한 계량적 선별모형 개발은 이번이 처음이다.
KISM을 적용할 경우 기보의 기술평가 완료와 동시에 투자가능 확률이 산출되고 이를 투자가능 등급(Lv.1~7)으로 제시한다.
김성태 동의대 교수는 모두 발언에서 "KISM은 기보의 기술평가시스템인 KTRS(Kibo Technology Rating System)의 파생모형으로 향후 다양한 의사결정지원 모형으로 확산될 수 있을 것으로 기대되며 KISM을 기보 내부모형으로 한정 짓지 말고 민간부문과 협력 및 의사소통의 수단으로 활용하는 방안을 모색할 필요성이 있다"고 제안했다.
김상봉 한성대 교수는 토론에서 "투자관점의 성장가능성이 높은 기업 발굴을 통해 민간과의 협업을 위한 투자 추천에 활용하고 민간부문에서 투자기준으로의 활용가능성이 주목된다"고 말했다.
기보 관계자는 "이번 모형 개발로 기술평가에 기반한 계량 접근을 통해 최적의 투자대상기업 선별이 가능해져 기보의 직접투자에 이은 민간자금의 후속 투자를 촉진함으로써 정부가 추진 중인 제2 벤처붐 확산에 기여하겠다"고 밝혔다.
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