A Personal Credit Estimate Algorithm Using Artificial Neural Network

인공신경망을 이용한 개인 신용평가 알고리즘

  • Lim Sung-Bin (School of Electrical & Electronic Engineering, Chung-Ang university) ;
  • Choi Woo-Kyung (School of Electrical & Electronic Engineering, Chung-Ang university) ;
  • Kim Sung-Hyun (Dept. of Digital Information Electronics, Tong-Won Collage) ;
  • Kim Yong-Min (Dept. of Computer Science, Chung-Cheong University) ;
  • Jeon Hong-Tae (School of Electrical & Electronic Engineering, Chung-Ang university)
  • 임성빈 (중앙대학교 전자전기공학부) ;
  • 최우경 (중앙대학교 전자전기공학부) ;
  • 김성현 (동원대학 디지털정보전자과) ;
  • 김용민 (충청대학교 컴퓨터학부) ;
  • 전홍태 (중앙대학교 전자전기공학부)
  • Published : 2005.04.01

Abstract

최근 우리나라는 가계신용의 급신장과 신용불량의 급증 등으로 개인 신용부문이 금융기관의 건전성 유지에 부정적인 영향을 미치고 있다. 이러한 잠재적 문제를 사전에 방지하기 위해 금융기관 등에서는 개인 신용평가에 대한 수요가 커지고 있는 실정이다. 주어진 데이터로부터의 반복적인 학습 과정을 거쳐 패턴을 분류하고 또한 모델과 학습 방법에 따라 입력변수와 목적변수의 속성이 연속형이나 이산형인 경우를 모두 다룰 수 있는 신경망 모델은 개개인의 다양하고 복잡한 데이터를 입력변수로 받아서 신용등급을 나누는데 우수한 능력을 보여줄 수 있다. 본 논문에서는 신경망 모델을 이용해 개인의 신용등급을 객관적이고 일률적으로 평가해서 등급을 나누어주는 알고리즘을 제안하고자 한다.

Keywords