인공지능(AI)을 활용해 재무제표를 분석함으로써 부실기업(상장폐지 가능성이 높은 기업)을 미리 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.

17일 자본시장연구원이 공개한 보고서 ‘머신러닝을 활용한 재무제표 정보의 유용성 평가’에 따르면 부실기업은 재무적 요인, 시장 평가, 외부 모니터링, 재무제표 주석 정보 등 다양한 변수에서 공통적인 특성을 나타냈다.

먼저 재무적 특징으로는 이자보상배율이 감소하고 운전자본이 악화하며 매출채권과 재고자산이 이상 증가한다는 점이 있다.

영업이익으로 이자비용을 감당하지 못하는 상태에서 단기채무를 감당할 수 없는 현금흐름 구조가 나타나고, 이를 극복하기 위해 실제 매출 없이 허위 매출 계상 가능성이 있는 경우다.

이들 기업은 주식시장에서 거래량이 급감하고 배당을 중단하거나 주주환원 정책을 축소한다는 특징도 지녔다.

또 회계법인이 해당 기업의 감사의견으로 ‘한정’ 또는 ‘부적정’으로 평가하거나, 한국거래소가 관리종목을 지정한 경우가 대부분이었다.

한편 부실기업의 재무제표 주석에는 자금 조달을 위해 주요 자산(부동산, 설비 등)을 담보로 제공하는 경우, 회계처리를 변경하여 부채나 자산을 조정하는 경우가 많았다.

다만 이자보상배율, 부채비율 같은 정량적 정보가 부실기업 예측에 강한 설명력을 가진 반면 주석 정보는 상관관계가 크지 않았다.

노성호 자본시장연구원 연구위원은 “재무제표 정보가 인간과 기계 모두에게 효과적으로 전달될 수 있도록 XBRL 등 구조화된 공시를 강화하여 접근성과 가독성을 제고할 필요가 있다”고 지적했다.

[ⓒ 매일경제 & mk.co.kr, 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지]