중국에서 기상 데이터를 금융상품에 접목한 사례가 위험 관리 측면에서 효과를 거둔 것으로 나타났다. 중화재산보험은 ‘기상+보험’ 모델을 통해 재해 예방과 손실 최소화를 동시에 추진한 결과, 보험 가입 지역의 농작물 손실률을 평균 15~20% 낮췄다. 또한 기상 데이터를 결합한 금융상품이 농가의 위험 인식을 개선하면서 해당 지역의 농업보험 가입자가 4~6% 증가했다.
기상 데이터는 농업보험 외에도 ‘기후대출’ 같은 대출상품에 활용되고 있다. 롄허우체국저축은행은 후루다오시 기상국이 제작한 땅콩 경작 기후도를 바탕으로 ‘후루다오시 기후 우호형 기업(신형농업기업) 평가기준’을 수립했다. 이를 근거로 2024년 11월 랴오닝성 최초로 ‘기후 우대 농가 대출’ 상품을 출시해 94개 농업기업에 총 8000만 위안 규모의 대출을 실행했다. 이에 따라 농업기업의 융자 비용은 200만 위안 이상 절감됐고, 플랫폼을 통해 확보한 실시간 기상 재해 위험을 대출 실행 기간이나 보험금 지급 등과 연동할 수 있는 기반이 마련됐다.
다만 기상 데이터가 금융 혁신에 기여한 점은 인정되지만, 기상지수보험과 기후대출 같은 신규 상품은 여전히 한계를 안고 있다는 평가가 나온다. 과학기술 활용이 충분하지 않거나 시장 인지도가 낮고 체계적인 발전이 이뤄지지 못하고 있다는 지적이다. 예를 들어 위험을 줄이는 핵심기술 연구개발이 지연되고 있으며, 기상 데이터와 보험 대상 데이터가 완전히 일치하지 않는 경우도 있다. 실제 기후대출 과정에서는 범정부 차원의 협력 체계가 미흡한 것으로 나타났다.
향후 기상 데이터를 활용한 금융 혁신이 제대로 이뤄지기 위해서는 정부와 기술기업, 금융업계의 협력이 필요하다는 분석이다. 정부는 금융·기상 업무구조를 개선하고 범정부 협력·소통 체계를 마련하는 한편 농업보험에 대한 기상서비스를 강화해야 한다. 농업 기상재해 위험 감시·예보 수준을 높이고, 농업 기상재해보험 지표를 공개하며, 농업 기상재해 위험감소 기술과 농업 기상지수 연구를 추진해야 한다는 것이다. 또한 은행 ‘기후대출’에 대한 기상 서비스를 적극 제공해 기상 재해 종합 위험 조사 결과와 기상 데이터를 대출 위험 평가에 반영하고, 기후 위험 평가와 스트레스 테스트를 진행해야 한다고 제시됐다.
금융기관은 농업기업과 농가가 개선된 위험관리 전략을 수립하도록 지원하고, 기후 데이터를 계량화해 응용 가능한 새로운 자산으로 전환하는 노력이 필요하다. 현재 농작물 기상지수보험, 토지지력기상지수보험 등 신규 상품은 농업기업과 농가에 충분히 알려지지 않았으며, 기후대출 역시 보급 과정에서 해결해야 할 과제를 안고 있는 것으로 전해졌다.
