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「신용평가의이해」④
신용평가모형개발시 평가지표(변수)를 선정하는. 기준은 변수가 우·불량기업을 가릴 수 있는 판별. 력을 가지고 있느냐에 있다. 즉, 과거에 부도난 기업의 부도 원인은 …
Source: www.koreascience.or.kr
Date Published: 4/23/2022
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[논문]통신 빅데이터 활용 개인신용평가모형(통신스코어) 개발
개인신용평가모형은 금융소비자의 미래 리스크 즉, 부도 가능성을 평점 형태로 예측하는 통계적·수리적 모형이다. 은행은 개인신용평가모형을 대출의 실행 여부, 금액, …
Source: scienceon.kisti.re.kr
Date Published: 8/25/2022
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기계학습 기법을 이용한 소상공인 신용평가모형 구축에 관한 연구
본 논문은 로지스틱회귀모형, 의사결정나무모형, 신경망모형을 이용하여 소상공인 신용평가모형을 구축하고, 예. 측 성능이 가장 좋은 모형이 무엇인지를 확인하는 …
Source: oak.chosun.ac.kr
Date Published: 8/19/2021
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금융권, 하반기 ‘新 신용평가모형’ 쏟아진다 – 전자신문
국민은행은 지난해 머신러닝 기반의 소매 신용평가 전략 모형을 개발, 적용했다. 부동산 자산, 외부통신정보 등 다양한 비금융 대안 데이터를 활용해 금융 …
Source: www.etnews.com
Date Published: 11/5/2021
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빅데이터 분석 기법을 이용한 소상공인 신용평가 모형 구축 연구
이와 같은 연구를 통해 소상공인 신용평가모형. Page 4. 구축 시 기존의 로지스틱회귀모형 이외에 다양한 기계학습 기법의 적. 용이 가능함을 살펴볼 수 있었지만, 본 자료 …
Source: www.mss.go.kr
Date Published: 2/26/2022
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기업신용평가모형 – 아이지오
평가모형, 기업신용평가의 핵심으로 차주의 신용도를 정성적, 정량적으로 분석하여 각 위험에 알맞은 등급을 부여 할 수 있도록 합니다. 모형 모니터링, 신용평가모형 …
Source: www.igo.co.kr
Date Published: 4/1/2022
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신용평점모형의 성능지표
변별력이 우수한 것으로 판단합니다. 평가인력의 적정성. 해당 종사인원의 경력. 적정 수준의 개발 및 운영 인력 보유. → 개인신용평가업 허가요건 중 …
Source: www.credit.co.kr
Date Published: 12/13/2021
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가명결합을 활용한 카카오뱅크 신용평가모형개발
신용평가모형 개발. 1. 자체 중신용대출. 규모 확대 계획 수립. 2. 비금융정보를 활용한. CSS 개발 방안 수립. 1. 가명정보 개념 도입. 2. 고객 동의없이.
Source: www.privacy.go.kr
Date Published: 3/7/2021
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- Author: Pusan National University IBA Lab
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- Date Published: 2020. 11. 23.
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[논문]통신 빅데이터 활용 개인신용평가모형(통신스코어) 개발
초록
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개인신용평가모형은 금융소비자의 미래 리스크 즉, 부도 가능성을 평점 형태로 예측하는 통계적·수리적 모형이다. 은행은 개인신용평가모형을 대출의 실행 여부, 금액, 금리, 대출기한 연장 등 여신심사 프로세스에 주로 활용하고 있으며, 카드사는 개인신용평가모형을 기반으로 카드 발급심사, 초기한도, 수수료, 한도 상하향 등 핵심 업무에 적용하고 있다.
일반적으로 개인신용평가모형을 구성하는 평가항목은 고객정보, 금융거래정보 및 외부 신용정보 등이다. 이런 항목을 기반으로 개별 금융회사 및 신용조회회사(CB)는 개인신용평가모형을 개발하고…
개인신용평가모형은 금융소비자의 미래 리스크 즉, 부도 가능성을 평점 형태로 예측하는 통계적·수리적 모형이다. 은행은 개인신용평가모형을 대출의 실행 여부, 금액, 금리, 대출기한 연장 등 여신심사 프로세스에 주로 활용하고 있으며, 카드사는 개인신용평가모형을 기반으로 카드 발급심사, 초기한도, 수수료, 한도 상하향 등 핵심 업무에 적용하고 있다.
일반적으로 개인신용평가모형을 구성하는 평가항목은 고객정보, 금융거래정보 및 외부 신용정보 등이다. 이런 항목을 기반으로 개별 금융회사 및 신용조회회사(CB)는 개인신용평가모형을 개발하고 운용한다. 특히 금융회사 내부에 축적된 고유 데이터가 부족할 경우 외부 신용조회회사(CB)의 신용정보 반영 비중이 높아진다.
금융거래정보가 충분한 경우 즉, 금융이력보유자(Thick filer)의 경우 기존 평가항목으로 충분한 신용평가가 가능하지만, 금융거래정보가 없거나 부족한 금융이력부족자(Thin filer)의 경우에는 일정 수준 이상의 정교한 신용평가가 어려우며, 신용평가과정에서불이익을 받는 경우가 많다. 2017년 말 기준 우리나라 전체 금융가능인구의 약 24.5%인 1,107만 명이 금융이력부족자(Thin filer)에 해당되어 중하위등급에 집중되어 있어서 충분한 금융서비스 혜택에서 소외되는 경향이 있다.
특히 금융정책당국은 개인신용평가체계 개선방안 발표를 통해 포용적 금융이라는 금융혁신 추진 방향의 중점 대상으로 금융이력부족자(Thin filer)를 정하였으며, 이들을 대상으로 비금융정보 또는 대안정보의 신용평가에의 활용 확대, 추가적인 신용평가 수단 지속 발굴 등을 요구하고 있다.
본 연구에서는 비금융정보 중 통신 데이터를 활용하여 개인신용평가모형을 개발했다. 국내 통신사의 실제 데이터를 활용하여 국내외적으로 전통적으로 인정받고 통용되는 개인신용평가모형 개발방법론을 준용하여 모형을 설계하고 개발하였으며 개발된 모형의 안정성, 변별력을 계량적으로 검증하여 최종 모형을 확정하였다.
확정된 최종모형은 통신 빅데이터 항목만으로 구성되었으며, 기존 금융정보 위주의 개인신용평가모형에 비해, 특히 금융이력부족자(Thin filer)에서의 변별력이 상대적으로 우월함을 확인하였다. 아울러 금융이력보유자(Thick filer)를 대상으로도 일정 수준 이상의 리스크관리 정교화가 가능함이 증빙되었다.
본 논문의 연구 결과가 첫째, 대안정보를 활용한 개인신용평가를 가능케 하는 도전적인 시도로 인정되기를 기대한다. 둘째 기존 금융소비자 대상 신용평가를 더욱 정교하게 하고 특히 금융이력이 부족하거나 금융 혜택에 취약한 고객 등에 대한 긍정적인 신용평가의 새로운 도구가 될 수 있다고 판단된다. 마지막으로 통신 데이터뿐만 아니라 상거래, 부동산, 소액결제 등 다양한 정보원천을 개인신용평가모형에 새로운 평가항목으로 반영하는 데 실증분석 결과를 제공하기를 희망한다.
금융권, 하반기 ‘新 신용평가모형’ 쏟아진다
주요 시중은행들이 올 하반기부터 대안 신용평가모형(CSS)을 자체 개발해 신규 도입하거나 적용 범위를 확대·고도화하는데 나선다. 상대적으로 대출 소외계층에 있던 신파일러와 소상공인·개인사업자를 위한 포용 금융을 실천하는 동시에 중금리 대출 확대를 준비하고 있는 인터넷전문은행과의 경쟁에도 대비하기 위한 전략이다. 저마다 더 촘촘하고 고도화한 CSS를 갖추기 위해 준비하고 있어 올 하반기 금융권의 비금융 데이터 기반 CSS 경쟁이 본격화할 것으로 전망된다.
28일 금융권에 따르면 KB국민은행, 신한은행, NH농협은행은 올 하반기 적용을 목표로 새롭게 비금융데이터 기반의 대안 CSS를 개발하고 있다. 기존에 사용하고 있는 대안 모형을 고도화하는 방안도 포함했다.
KB국민은행은 소상공인에 특화한 CSS를 개발했다. 올 연말까지 평가시스템을 적용, 소상공인 금융 지원에 적극 활용할 계획이다.
국민은행은 지난해 머신러닝 기반의 소매 신용평가 전략 모형을 개발, 적용했다. 부동산 자산, 외부통신정보 등 다양한 비금융 대안 데이터를 활용해 금융거래 정보가 부족한 신파일러를 포용하고 신용평가 정확성을 높이는 데 활용했다. 올해는 한 발 더 나아가 KB금융 계열사 정보를 포함한 통장 적요, 사업성 분석, 상권 정보, 고객리뷰 정보 등을 활용한 소상공인 특화 모형을 추가로 개발해 적용할 예정이다.
신한은행은 오는 9월 중 개인 대상 대안 CSS를 적용할 계획이다. 소상공인과 개인사업자를 위한 대안 모형도 개발, 연내 적용하기로 했다. 연금납부 정보, 통신요금 결제, 소액결제 등 다양한 데이터를 활용한다.
신한은행 관계자는 “기존 CSS로 포용하지 못한 고객층을 더 정확하고 세분화한 지표로 다시 적용, 변화하는 대출 시장에 대응하기 위한 차원”이라고 설명했다.
NH농협은행도 오는 9월을 목표로 금융소외계층을 위한 대안 모형을 도입키로 했다. 이미 통신정보를 이용한 대안 모형을 적용했고 9월까지 부동산, 매출 추정 데이터와 가맹점 정보 등 다양한 대안 정보를 활용한 모형을 개발해 적용할 계획이다.
하나은행은 머신러닝을 활용해 개인사업자 대상 CSS를 올해 새롭게 도입했다. 기존에 도입한 머신러닝 기반의 개인고객 대상 모형은 다양한 대안정보를 활용해서 신파일러로 확대 적용하기 위해 개발하고 있다.
우리은행은 이달 초부터 통신·유통정보와 가맹점 정보 등을 활용한 대안 CSS를 개인사업자에 적용하고 있다. 비씨카드 가맹점 정보를 머신러닝으로 평가모형에 반영했다. 매출 성적이 좋지만 업력이 짧거나 금융사 거래 이력이 부족해서 은행권 대출이 어려웠던 우량 개인사업자에 대한 자금 공급 확대 효과가 있다. 중·저신용자와 신파일러를 위한 비대면 중금리 CSS에는 통신료 납부 정보, 연체 이력 등 통신 정보를 추가 적용했다.
중·저신용자가 주 고객층인 저축은행도 기존에 운영해 온 대안 CSS를 한 단계 고도화하는 데 집중하고 있다. 인터넷전문은행이 본격적으로 중금리대출 확대에 나설 채비를 하고 있고, 시중 대형은행까지 가세하면서 핵심 고객층이 이탈할 가능성이 생겼기 때문이다.
저축은행은 시중은행과 달리 중·저신용자가 주 대출 고객층이다. 이에 따라 상대적으로 더 빠르게 다양한 비금융 데이터를 활용한 대안 모형을 자체 개발해서 사용함으로써 고객의 상환능력을 더 정교하게 파악하는 데 활용해 왔다. 최근에는 상위 저축은행 중심으로 평가 모형을 더 넓고 촘촘하게 고도화하는 작업을 하고 있다.
SBI저축은행은 자체 평가 모형에 축적한 고객 신용평가 정보를 바탕으로 사이다뱅크를 위한 별도의 신용평가시스템을 마련했다. 대출 금리는 나이스 신용등급으로 결정되고 대출 한도는 자체 평가모형으로 정해지는 구조다.
이외에 OK, 웰컴, JT, KB 등 저축은행도 자체 CSS를 구축하고 통신·보험료 납부 이력 등 비금융 정보를 활용해 신용평가를 수행하고 있다.
저축은행 관계자는 “저축은행을 찾는 주 고객은 시중은행의 깐깐한 신용평가 기준을 넘지 못한 경우가 대부분”이라면서 “이 때문에 예전부터 다양한 비금융 정보를 기반으로 자체 대안 CSS를 구축했고, 이의 고도화를 지속하고 있다”고 말했다.
배옥진기자 [email protected], 박윤호기자 [email protected]
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개인신용평점체계 공시
성능지표의 적정성
신용평점모형의 성능지표란 개인신용평점이 개인의 부실화 가능성을 얼마나 정확히 예측하고 있는 지와 예측 결과가 얼마나 안정적으로 유지되고 있는 지를 수치화하여 나타낸 지표입니다.
평가모형의 성능지표의 표 구분 통계량 적정 기준치 당사모형 변별력 K-S 통계량 ① 50이상 충족 GINI 계수 0.6이상 충족 안정성 PSI 0.1미만 충족
각 성능지표에 대한 설명은 성능지표 산출원리에서 확인할 수 있습니다.
① “Handbook of Credit scoring(Elizabeth Mays)” 에 따르면 K-S 통계량의 General Guide 로 K-S통계량이 50이상이면 모형
변별력이 우수한 것으로 판단합니다.
평가인력의 적정성
해당 종사인원의 경력
적정 수준의 개발 및 운영 인력 보유
→ 개인신용평가업 허가요건 중 상시 고용인력으로 아래의 어느 하나에 해당하는 사람 10명 이상이 포함될 것을 규정(신용정보법 시행령 제6조)
– 공인회계사
– 기술사, 기술거래사 또는 변리사
– 3년 이상 신용정보주체에 대한 신용상태를 평가하는 업무에 종사했던 사람
– 3년 이상 기술에 관한 가치를 평가하는 업무에 종사했던 사람
– 3년 이상 신용정보 등의 분석에 관한 업무(정보분석 및 정보기획업무 등을 포함한다)에 종사했던 사람
– 3년 이상 신용정보집중기관에 근무한 경력이 있는 사람
→ 당사는 위 요건을 충족하고 있음
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