• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제11권1호
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• pp.161-174
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• 2004

This study is intended to suggest1 the optimized data mining model for the efficient customer credit evaluation in the capital finance industry. To accomplish the research objective, various data mining models for the customer credit evaluation are compared and analyzed. Furthermore, existing models such as Multi-Layered Perceptrons, Multivariate Discrimination Analysis, Radial Basis Function, Decision Tree, and Logistic Regression are employed for analyzing the customer information in the capital finance market and the detailed data of capital financing transactions. Finally, the data from the integrated model utilizing a genetic algorithm is compared with those of each individual model mentioned above. The results reveals that the integrated model is superior to other existing models.

• 경영정보학연구
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• 제9권2호
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• pp.129-147
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• 2007

2002년 신용대란 전후 S카드사는 결제능력 및 신용도의 적절한 측정을 통한 리스크 관리의 효율성 제고를 위해 회원 신용평가에 있어 소득을 고려하고자 하는 새로운 시도를 하였다. 보다 개선된 리스크 관리를 위해 잠재가치, 즉 소득을 추가로 고려한 다차원 평가체계로 회원을 파악하자는 것이었다. 그 이전까지 S카드를 비롯하여 모든 카드사는 연체속성, 입회기간, 사용상태, 한도소진율 등의 내부의 행위요소(behavioral factor) 자료와 외부 신용평가사에서 획득한 회원 등급이나 금융거래 내역 등에 의존하여 한도를 부여했다. 그러나 이 같은 방식은 과거로부터 현재까지의 행동패턴에 기반한 것으로서 회원의 객관적 능력범위를 가늠하는 데 어려움이 따랐고 결과적으로 리스크 관리의 한계로 이어졌다. 본 연구에서는 S카드사가 어떠한 방식으로 회원의 소득을 추정하였고 그 결과를 어떻게 활용하는가에 대해 살펴봄으로써 금융기관 리스크 관리 정교화의 방향을 제시하고자 한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.347-354
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• 1999

The credit rating represents an assessment of the relative level of risk associated with the timely payments required by the debt obligation. In this paper, we present a new approach to credit rating of customers based on the rough set theory. The concept of a rough set appeared to be an effective tool for the analysis of customer information systems representing knowledge gained by experience. The customer information system describes a set of customers by a set of multi-valued attributes, called condition attributes. The customers are classified into groups of risk subject to an expert's opinion, called decision attribute. A natural problem of knowledge analysis consists then in discovering relationships, in terms of decision rules, between description of customers by condition attributes and particular decisions. The rough set approach enables one to discover minimal subsets of condition attributes ensuring an acceptable quality of classification of the customers analyzed and to derive decision rules from the customer information system which can be used to support decisions about rating new customers. Using the rough set approach one analyses only facts hidden in data, it does not need any additional information about data and does not correct inconsistencies manifested in data; instead, rules produced are categorized into certain and possible. A real problem of the evaluation of the evaluation of credit rating by a department store is studied using the rough set approach.

• 산경연구논집
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• 제13권10호
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• pp.1-8
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• 2022

Purpose: Support vector machines (SVMs) ensemble has been proposed to improve classification performance of Credit risk recently. However, currently used fusion strategies do not evaluate the importance degree of the output of individual component SVM classifier when combining the component predictions to the final decision. To deal with this problem, this paper designs a support vector machines (SVMs) ensemble method based on fuzzy integral, which aggregates the outputs of separate component SVMs with importance of each component SVM. Research design, data, and methodology: This paper designs a personal credit risk evaluation index system including 16 indicators and discusses a support vector machines (SVMs) ensemble method based on fuzzy integral for designing a credit risk assessment system to discriminate good creditors from bad ones. This paper randomly selects 1500 sample data of personal loan customers of a commercial bank in China 2015-2020 for simulation experiments. Results: By comparing the experimental result SVMs ensemble with the single SVM, the neural network ensemble, the proposed method outperforms the single SVM, and neural network ensemble in terms of classification accuracy. Conclusions: The results show that the method proposed in this paper has higher classification accuracy than other classification methods, which confirms the feasibility and effectiveness of this method.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.1-23
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• 2019

소비자의 니즈가 다양해지면서 데이터 마이닝과 고도화된 고객관계관리(CRM) 기법을 활용한 체계적인 마케팅 서비스를 제공하는 기업이 증가하고 있으며, KB국민카드는 고객의 결제 데이터 등을 활용하여 고객 개개인의 니즈를 충족시키고 소비자의 평생가치를 극대화하기 위한 전략을 강조하고 있다. 실시간으로 고객의 카드이용과 고객 행동, 위치 정보 등을 감지하여 진행하는 고효율 마케팅 운영시스템인 스마트 오퍼링 시스템을 운영하고 있으며, 다양한 앱 등과 결합하여 더욱 정교화된 서비스를 제공하고 있다. KB국민카드는 스마트 오퍼링 시스템의 성공과 지속적인 성장을 위해 고도화되고 있는 ICT 기술과 인재 확보를 위한 투자를 진행해야 하며, 장기적인 관점에서의 수익확보를 위한 전략을 확립하여 체계적인 진행이 필요하다. 특히, 프라이버시 침해와 개인정보 유출 등의 문제가 쟁점이 되는 현재 상황에서 고객 정보를 활용한 마케팅에 대한 고객의 인식을 긍정적으로 유도하고, 보안성을 강조하는 기업 이미지 형성을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 CRM 전략의 변화 과정을 통해 현재 카드사의 실시간 CRM 전략을 KB 국민카드의 빅데이터 활용전략과 마케팅 활동을 통해 확인하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권4호
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• pp.825-836
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• 2003

Based on customer information and financing processes in capital market, we derived individual models by applying multi-layered perceptrons, MDA, and decision tree. Further, the results from the existing single models were compared with the results from the integrated model that was developed using genetic algorithm. This study contributes not only to verifying the existing individual models and but also to overcoming the limitations of the existing approaches. We have depended upon the approaches that compare individual models and search for the best-fit model. However, this study presents a methodology to build an integrated data mining model using genetic algorithm.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권2호
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• pp.211-218
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• 2005

본 연구는 금융기관에서의 고객신용평가를 위한 최적의 데이터마이닝 모형을 제안한다. 이를 위해 할부금융시장에서의 고객정보 및 할부진행 과정에 대한 세부 내역을 바탕으로 다계층 퍼셉트론(Multi-Layered Perceptrons:MLP)과 다변량 판별분석(Multivariate Discrimination Analysis : MDA), 그리고 의사결정나무(Decision Tree)를 적용하여 각각의 개별모형을 도출하고 이론 유전자 알고리즘을 이용하여 통합한 최종 모형을 구해 그 결과론 각 단일모형과 비교${\cdot}$분석하였다. 그 견과 유전자 알고리즘을 통해 결합한 통합모형의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 기존에 진행되었던 개변모형에 대한 검증은 물론, 단순히 여러 개의 모형을 비교${\cdot}$분석하여 우월한 모형을 평가하는 기존 방법론 상의 한계를 극복하기 위해 각각의 개별모형을 유전자 알고리즘을 통해 통합모형으로 구축하는 하나의 방법론을 제시하였다는데 그 의의가 있다.

• 벤처창업연구
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• 제18권5호
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• pp.77-90
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• 2023

본 연구의 목적은 SNS 사용특성과 대출상품의 특성, 개인특성이 신용대출 상환에 미치는 영향력을 확인하여 SNS를 활용하는 대안신용평가가 기존 대출심사를 보완할 수 있는지를 검증하기 위함이다. 이를 위해 SNS를 활용하여 실제 대출심사에 반영하고 있는 T사 A 신용대출 프로그램 데이터를 이용하여 SNS 사용특성, 대출특성, 개인특성이 신용대출 상환에 미치는 영향력을 이항로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 분석결과 첫째, 사용자의 성격 및 개별 특성을 나타내는 프로필 사진의 경우 본인을 드러내지 않으려고 프로필 사진을 등록하지 않은 사람들과 달리 외향적인 경향의 사람이 선택할 가능성이 큰 본인 사진, 가족, 친구 등의 사적그룹 사진, 성실성의 경향이 강한 사람이 선택할 확률이 높은 취미 등 사회활동 사진, 개방성과 신경성이 높은 경향의 사람이 많이 선택하는 캐릭터·유머 사진, 개인의 사생활과 직결되는 가족·친구 등 사진을 SNS에 사용하는 사람들일수록 신용대출 상환에 적극적인 것으로 나타났다. 본인을 감추는 풍경 등의 사진 사용과 신용대출 상환과의 인과관계는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 또한, SNS 사용량이 많을수록 신용대출 상환가능성이 높아지는 것으로 나타났다. 반면 SNS 소통량은 신용대출 상환가능성에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났는데, 이는 소통량이라는 변수가 사용자가 직접 작성한 글보다는 타인의 댓글에 대한 공감을 나타내는 수동적 측면이 강하기 때문에 나타난 결과라 판단된다. 대출채권이 가진 특성을 나타내는 대출기간과 대출횟수도 신용대출 상환에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 대출기간과 대출횟수가 소액대출 상품에서도 중요한 영향요소로 고려되어야 함을 의미한다. 개인 특성 변수 중에서는 성별만 유의하게 나타났다. 이는 분석에 사용한 대출프로그램이 은행 등의 금융기관에서 대출이 불가능한 저신용 점수를 가진 20~30대 고객이 대부분인 상품으로 이용자의 나이와 신용점수에 있어서 차별성이 크지 않다는 것을 의미한다. 본 연구는 SNS사용량과 프로필 사진 등 기존 신용평가 연구에서 다루지 않은 변수를 사용하여 신용대출 상환과의 영향관계를 실증분석 하였다는 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. SNS와 같은 주관적 비정형정보를 서민지원 대출심사에 활용한다면, 신용거래가 없어서 신용등급이 낮거나 단기적 유동성 함정에 빠진 차입자 즉 금융이력부족자(Thin filer)들이 신용거래 등의 금융 이력이 축적될 때까지의 신용비용에 대한 불이익을 감소시킬 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 한국항만경제학회지
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• 제29권4호
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• pp.157-174
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• 2013

우리나라는 2012년 말 기준으로 그리스, 일본, 중국, 독일에 이어 1,608척의 선박과 선복량 7,970만DWT의 상선대를 보유하고 있다. 특히 우리나라의 해운산업은 선박운송사업 중 특히 화물운송에 집중하여 성장해 왔다. 반면에 전문성이 요구되는 해운중개업, 매매 및 대여 등 해운부대산업은 안정적으로 성장하지 못했다. 해운중개업(shipbroking)은 해운사업(shipping business)의 4대 영역인 운임시장(freight), 신조선시장(shipbuilding), 중고선 매매시장(sales & purchase) 및 해체시장(demolition)에서 수요자와 공급자의 거래를 주선하는 해운전문 서비스업이다. 이와 같이 해운중개업은 해운산업과 직접적 연관관계를 갖고 있으며 해운, 조선, 금융, 법률 등 전문지식을 바탕으로 부가가치를 창출하는 지식서비스산업이다. 그러나 해운중개 서비스에 대한 평가요인, 중요도와 공급자와 수요자의 인식의 차이에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 해운중개업의 중요성을 인식하고 해운중개 서비스를 평가하기 위한 요인을 도출하고 평가요인 간 상대적 중요도를 산정하였다. 전문가 회의를 개최하여 브레인스토밍을 통해 대분류 3개 항목, 중분류 6개 항목, 소분류 16개 항목의 평가요인을 도출하였다. 도출된 평가요인을 AHP 기법을 이용해 해운중개 서비스의 공급자인 해운중개업체 종사자와 수요자인 해운선사 종사자를 대상으로 조사 분석하였다. 분석결과 대분류에서는 서비스 결과(0.5208), 중 분류에서는 편리성(0.5271), 신뢰성(0.4612) 등이 높게 평가되었다. 종합평가순위에서는 거래신용도(0.1855), 고객의 이윤창출(0.1829), 고객의 목적달성(0.1524)이 가장 중요하게 평가되었다. 두 그룹 간 상대적 중요도에 있어서는 공급자와 수요자는 고객과의 접촉방법, 문제해결 능력, 국내외 고객과의 유대관계에 대하여 중요하게 평가되었다. 그러나 해운전문지식 평가항목은 공급자와 수요자 모두 낮게 평가되었다. 이 결과에 의해 국내 해운중개업체는 단순한 해운중개 업무에서 벗어나 R&D 기능을 강화하여 고급 해운정보를 수집 가공하여 재생산해 낼 수 있는 정보관리, 지식생산 능력이 요구된다고 할 수 있다.

• 벤처혁신연구
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• 제6권2호
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• pp.41-65
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• 2023

본 연구는 최근 화두가 되고 있는 중소기업의 ESG(환경·사회·지배구조) 경영 도입 의도에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 분석하기 위해 수행되었다. 이를 위해 독립변수로 ESG의 유용성과 용이성을 일차적으로 도출하였다. 또한 중소기업에서 의사결정은 CEO의 결정이 매우 절대적이고 필수적이므로 CEO 의지를 도출하였다. 그리고, ESG 경영의 제도적 요인으로 ESG 경영에 관한 고객사의 요구, 정부 지원, 신용평가 반영 등이 중요한 결정 요인으로 판단되어 이를 독립변수로 채택하였다. 이러한 영향 관계에서 태도의 매개효과와 종업원 혁신 저항성의 조절효과도 동시에 분석 하였다. 이를 위해 유효한 368개의 표본을 SPSS 24.0을 활용하여 분석하였다. 매개효과와 조절 효과는 Process Macro 4.0을 사용하여 분석하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. ESG 도입의 유용성과 용이성, CEO 의지, 고객사 요구, 정부지원, 신용평가 반영 모두 ESG 경영 도입의도에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 특히 CEO의 의지가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 ESG 경영 도입에 미치는 영향 요인과 도입의도와의 관계에서 태도가 매개역할을 하는 것으로 확인되었고, 종업원 혁신저항성의 조절 효과도 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 학술적 시사점은 중소기업 ESG와 관련해서 선행연구가 부족한 상황 속에서 ESG 경영 도입 관련 각각의 영향 변수를 도출하고 실증적으로 검정했다는 것이다. 또한 이러한 요인들이 도입의도에 미치는 영향력의 우선순위를 밝혀 ESG 경영 도입 촉진을 방안을 도출했다는 점이다. 실무적 시사점으로는 중소기업의 성공적인 ESG 도입을 위해서는 무엇보다 CEO의 인식개선과 정부지원, 대기업과의 상생 관계가 중요하다는 점이다. 원활한 ESG 경영 도입을 위하여 조직 구성원들과 충분한 소통을 통하여 필요성을 인식하게 함으로써 저항감을 낮출 방안을 모색해야 할 필요도 있었다.