• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.39-40
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• 2024

본 연구는 SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 활용하여 신용카드 사용자의 연체 가능성을 예측하는 기계학습 모델의 해석 가능성을 강화하는 방법을 제안한다. 대규모 신용카드 데이터를 분석하여, 고객의 나이, 성별, 결혼 상태, 결제 이력 등이 연체 발생에 미치는 영향을 명확히 하는 것을 목표로 한다. 본 연구를 토대로 금융기관은 더 정확한 위험 관리를 수행하고, 고객에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.407-419
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• 2006

본 연구에서는 최근 몇 년 동안 한국에서 사회적으로 큰 문제가 되고 있는 카드이용 고객의 연체 방지를 위해 기존 금융권을 이용하는 개인에 대한 연체 성향 분석을 수행한다. 연체 성향 분석의 대상은 현재 한국의 한 특정 은행 고객으로 하였으며, 여러 연체 가운데 신용카드 연체를 중심으로 연구하였다. 연체 성향과 요인이 분석되면 기존 은행 고객에 대한 향후 부실의 정도를 예측할 수 있으며 또한 미래의 고객에 대해서도 신용평가 시스템을 만들 수 있을 것이다. 연체 성향 분석을 위한 통계적 방법으로 연체 유/무에 대한 로지스틱 회귀모형을 적용하였고 연체가 있을시 연체금액에 대한 일반화 선형 모형을 적용하여 자료를 적합한 후, 유의한 설명변수들을 선정하여 반응변수와 설명변수들의 관계를 설명해 보았다. 분석 결과 연령, 건당 현금서비스 평균금액, 타사 현금금액, 수신잔액, 순수익이 연체 유무와 연체금액에 중요한 영향을 미치는 설명변수들임을 알 수 있었다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제15권4호
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• pp.21-36
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• 2008

As the great disturbance from abusing credit cards in Korea becomes stabilized, credit card companies need to interpret credit-card delinquents classification models from the viewpoint of profit. However, hit ratio which has been used as a measure of goodness of classification models just tells us how much correctly they classified rather than how much profits can be obtained as a result of using classification models. In this research, we tried to develop a new utility-based measure from the viewpoint of profit and then used this new measure to analyze two classification models(Neural Networks and Decision Tree models). We found that the hit ratio of neural model is higher than that of decision tree model, but the utility value of decision tree model is higher than that of neural model. This experiment shows the importance of utility based measure for credit-card delinquents classification models. We expect this new measure will contribute to increasing profits of credit card companies.