• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.380-381
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• 2023

최근 경제침체로 인해 지속되는 연체율 상승의 원인을 지역별 및 시차별로 분석하였다. 독립변수를 가계대출변수, 부동산지수변수, 경제지표변수로 나누었고 통계적 모델링을 통해 총 19 가지 변수로 연체율을 예측하였다. 각 지역마다 상이한 결과가 도출되었는데 이를 바탕으로 지역별 연체율 감소 정책을 제안한다.

• 재무관리연구
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• 제22권2호
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• pp.213-226
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• 2005

역선택은 금융 산업에서 많이 연구되는 주제이다. 은행 대출 이자율에 대해서는 이자율과 역 선택의 관계에 대해서 공감을 형성하고 있지만, 신용카드 이자율에 있어서 이자율의 변화와 역선택이 발생하는 방향에 대해서 아직 논쟁 중이다. 그러므로 이 논문에서는 신용카드 이자율에 있어서 역선택이 어떻게 발생하는 지를 밝히고, 균형 이자율이 결정되는 과정을 보이려 한다. 신용카드 이용자들과 공급자 사이의 상호 작용이 이자율을 결정하게 되는 중요한 요소이다. 신용카드 이용자들은 거래수단으로서 혹은 자금 조달 수단으로 신용카드와 현금을 이용할 수 있는데, 단위 화폐가치당 소용 비용을 최소화하려는 선택을 하는 합리적인 소비자로 가정하고 있다. 반면에 신용카드 공급자들은 그들의 이익을 최대화하려는 노력을 기울이는데, 현금보다 신용카드가 널리 쓰일수록 유리하다. 이런 가정하에서 신용카드 이자율과 역선택의 관계를 이론적 모형을 통해서 분석하였고, 은행 대출 이자율에서 발생하는 역선택과 같은 역선택이 발생함을 보였다. 즉 증가하는 신용카드 이자율은 역선택을 유발하는 것이다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권6호
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• pp.773-782
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• 2019

바젤III(Basel III)는 국제결제은행(BIS)이 2010년에 확정한 강화된 재무건전성기준으로 대표적인 규제비율에는 자본적정성, 자산건전성, 유동성 등이 있다. 자본적정성 규제의 측정항목은 BIS자기자본비율, BIS기본자본비율, 단순자기자본비율로 구성된다. 자산건전성 규제의 측정항목에는 고정이하여신비율과 대손충당금적립률이 있으며, 유동성 규제의 측정항목에는 원화 및 외화 유동성커버리지비율 등이 있다. 본 연구는 은행의 건전성감독지표를 도출하고, 재무건전성 관점에서 국내 인터넷전문은행과 시중은행을 비교하여 문제점 도출과 해결방안을 모색해보고자 한다. 연구결과, 국내 인터넷전문은행의 자기자본비율은 시중은행에 비해 낮은 것으로 나타났다. 자본적정성 규제를 고려하여 지속적인 영업을 수행하기 위해서는 추가적인 자본확충이 필수적인 상황이다. 또한 국내 인터넷전문은행은 2019년에 중금리 대출의 만기가 도래하며 연체율과 고정이하여신비율이 높아지는 것으로 나타났다. 바젤I 적용을 받고 있는 인터넷전문은행은 재무건전성은 양호한 수준이나 바젤III 시행에 대비하여 BIS총자본비율과 보통주자본비율을 높여야 할 것이다.

• 지식경영연구
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• 제21권3호
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• pp.229-247
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• 2020

지식경영 분야의 P2P금융 플랫폼의 성장속에서 빅데이터 및 머신러닝(Machine Learning) 기술을 보유한 회사만이 치열한 경쟁 속에서 생존할 가능성이 높을 것으로 예상된다. 그럼에도 불구하고 관련 서비스를 제공하는 온라인 P2P대출 플랫폼 업체들은 투자자와 대출을 신청하는 중개자로서의 역할을 수행할 뿐이며 투자와 관련된 위험은 모두 투자자에게 귀속시키고 있다. 이러한 이유로, 투자자 입장에서는 투자상품의 안전성을 확인할 수 있는 유일한 방법이 신문이나 온라인 웹사이트를 통한 P2P대출 플랫폼 업체의 평판에만 의존할 수 밖에 없는 실정이다. 또한, 한국의 P2P대출 플랫폼 업체들이 대출자의 개별 신용분석을 체계적으로 실시하여 연체율 등의 시계열 정보를 정확히 파악하기에는 시간적, 경제적 여건이 매우 열악한 상황이다. 그러나, 최근 몇몇 P2P대출 플랫폼 업체들이 업체별 대출자 신용분석에 대한 역량을 가장 중요한 영업자산으로 인식함으로써 빅데이터 및 머신러닝 기술을 바탕으로 인공지능(AI)에 기반한 새로운 신용평가 시스템을 구축하고 시행에 들어가고 있음은 매우 긍정적으로 평가된다. 따라서, 본 연구에서는 신용대출 시장에 주력하고 있으며 인공지능 활용으로 잘 알려진 상위 3개 업체를 대상으로 사례분석 방식을 통해 인공지능을 활용한 대출자 신용분석 절차 및 사용하는 정보 데이터의 종류 등을 분석하고자 한다. 이를 통하여 현 상황에서 P2P 플랫폼 업체들의 인공지능을 통한 신용분석 기법을 이해하고 현 시점에서 국내 인공지능을 활용한 신용분석 방식의 한계점과 개선방안 등을 함께 고찰하고자 한다.