신용평가 모델링에 대한 기술 연구 논문

IT회사에 취직하면서 논문 쓸일이 없겠구나… 싶었는데, 배운게 도둑질이라고 회사에서도 업무로 수행한 내용을 연구 논문으로 작성하여 최근에 학술지에 거재하게 되었습니다. 카뱅 빅데이터분석팀에 있는 뇌과학자와 카뱅 기술연구소에 있는 경제학자의 콜라보로 빅데이터 저널에 출판한 독특한 사례입니다 ㅎㅎ 신용평가 기술에 대한 연구를 진행했는데요. 논문의 한줄 요약은 ”신용이 좋은 사람과 그렇지 않은 사람을 구분하는데 있어서 기존 방법 대비 우수한 성능을 보이면서, 설명 가능한 구조를 갖는 신용 평가 모델을 개발했다.“ 입니다. 설명가능한 AI 연구는 deep learning 등 블랙박스 기반으로 모델을 개발하고, 후향적 분석으로 설명가능성을 부여하는 형태가 대부분이긴 합니다. 하지만, 이번에 저희가 연구 개발한 2단계 신용평가 모형은 모델 자체가 설명가능한 형태라고 볼 수 있습니다. 연구 내용을 정리한 논문이 빅데이터분야 상위 5%인 국제 저명 학술지인 Journal of Big Data(IF=10.8)에 게재되었습니다. 관련해서 언론에 소개된 내용을 공유해드립니다.