• 한국전자거래학회지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.207-224
• /
• 2018

온라인 P2P 대출(Online Peer-to-Peer Lending)이란 대출자(차입자)들이 인터넷 및 모바일 P2P 플랫폼을 통해 대출을 신청하면 P2P 플랫폼 기업이 이를 심사하고, 공개하여 불특정 다수가 자금을 빌려주고 이자를 받는 대출중개 서비스를 말한다. 국내외적으로 P2P 대출시장의 성장과 수익률에 대한 관심이 커진 상황에서 현재는 P2P 대출에 대한 안정성 측면에서 문제가 제기되고 있다. P2P 대출시장은 높은 수익률을 제공하지만 P2P 업체의 연체율과 부실률(채무불이행률)도 함께 높아지고 있는 실정이다. P2P 금융시장의 신뢰도를 높이기 위해서는 P2P 대출의 연체율과 채무불이행률을 줄이는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구는 세계적인 P2P 기업인 렌딩클럽(Lending Club)의 P2P 대출거래데이터베이스를 이용하여 인공지능기반의 P2P 채무불이행 예측모형을 구축하고자 한다. 구체적으로 벤치마크(benchmark) 모형으로 통계기법인 판별분석과 로지스틱 회귀분석을 이용하고, 인공지능기법으로는 신경망, CART, 그리고 C5.0을 이용하여 P2P 대출거래의 채무불이행 예측모형을 구축하고자 한다. 연구결과, P2P 대출거래의 채무불이행 예측을 위해 우선 고려해야 할 변수는 대출이자율이며, 중요도 3순위에 가장 많이 언급된 대출금액과 총부채상환비율도 고려해야 할 요인으로 추출되었다. 전통적인 통계기법보다는 인공지능기법의 예측성과가 더 좋은 것으로 나타났으며, 신경망의 경우 모든 데이터 셋에서 오분류율이 가장 낮은 예측모형으로 나타났다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.79-110
• /
• 2016

목적 온라인 P2P 대출은 온라인 재무 중계업자를 통해 친분이 없는 개인 간의 대출을 가능하게 해주는 새로운 방법이다. 대체로 온라인 P2P 거래에서는 돈을 대출받고자 사람과 대부하고자 사람이 이전에 개인적인 관계가 없는 경우가 일반적이다. 광범위한 선행연구를 통해 본 연구에서는 온라인 P2P 플랫폼을 통한 대출의도에 미치는 영향요인을 파악하기 위한 연구모형을 구축하였고, 중국 온라인 P2P 대출업체 중에서 가장 규모가 큰 런런다이 사례를 중심으로 실증분석을 실시하였다. 설계/방법론/접근 연구가설을 검증하기 위해 본 연구에서는 42개 문항으로 구성된 설문지를 개발하였고, 모든 항목은 리커트 5점 척도를 사용하였다. 중국 설문조사 전문 웹사이트인 sojump.com을 통해 런런다이 서비스 가입자 246명을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 자료분석을 위해 SPSS 20.0과 AMOS 18.0을 사용하였다. 가설검증에 앞서 측정도구의 신뢰성, 타당성, 복합신뢰도 그리고 평균분산추출을 계산하였고, 동일방법편의(common method bias) 여부도 함께 진단하였다. 연구모형에서 매개변수로 사용된 플랫폼 신뢰와 대출자 신뢰에 대한 가설검증을 실시한 후 구조방정식을 이용하여 연구가설을 검증하였다. 시사점 연구결과 서비스품질, 정보품질, 구조적 보증, 인지도 그리고 명성은 온라인 P2P 대출 플랫폼에 대한 신뢰에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다음으로 인지도, 명성 그리고 지각된 위험은 대출자에 대한 신뢰와 대출의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세 번째로 신뢰경향은 대출자에 대한 신뢰에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 인지도, 명성 그리고 지각된 위험, 플랫폼 신뢰, 대출자 신뢰는 대부자의 대출의도에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 지식경영연구
• /
• 제21권3호
• /
• pp.229-247
• /
• 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.

• 디지털융복합연구
• /
• 제20권4호
• /
• pp.185-192
• /
• 2022

본 연구는 P2P(Peer-to-Peer) 대출의 부도위험 예측을 위하여 준지도학습(SSL) 기반의 모델을 개발하고자 한다. 검증된 성능에도 불구하고 지도학습(SL) 방법은 완전 지불 또는 채무불이행과 같이 레이블이 결정된 다수의 데이터가 필요한데 충분한 수의 레이블 데이터를 수집하려면 많은 자원과 시간이 필요하다. P2P 플랫폼이 급성장하면서 대출 건수도 매해 급증하였고, 레이블이 없는 데이터도 지속적으로 증가하고 있다. 본 연구는 P2P 대출 플랫폼인 LendingClub에서 수집한 데이터를 사용하였다. P2P 대출 중 레이블이 결정된 대출에서 추출한 정보뿐만 아니라 레이블이 결정되지 않은 대출에서 추출한 정보도 사용하여 부도 위험을 예측하는 SSL 모델을 개발하여 연구를 수행한 결과, 적은 수의 레이블이 결정된 데이터를 사용함에도 불구하고 SSL 방법으로 구축된 모델이 많은 수의 레이블이 결정된 데이터를 사용하여 학습시킨 SL 방법으로 구축된 모델보다 부도 위험 예측성과가 향상되었다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.285-301
• /
• 2010

Peer-to-Peer(P2P : 개인간) 금융은 인터넷 오픈마켓을 통해 이뤄지는 다수의 대출자와 대부자 간의 신용 대출 서비스이다. P2P 금융은 전세계적으로 빠른 성장을 보이고 있으며, 미소금융(Microfinance)의 성장에 대한 관심이 증폭된 후, 인터넷 대부시장은 사회적 신용대여의 대안으로 부각되고 있다. 국내에서도 제도권금융에서 대출을 받을 수 없는 저신용등급자들이 증가하면서 기존 제도권금융을 이용할 수 없는 금융 소외계층의 대출 서비스의 대안으로 급부상하고 있다. P2P 금융은 인터넷을 통한 신용 대출 및 대출자 속성 상, 채무 불이행 위험에 노출될 가능성이 높음에도 불구하고 이자율에 비해 대손 위험성이 상당히 낮은 편으로, 대출자는 신용도 보다 낮은 이자율로 자금을 확보할 수 있고, 투자자는 타 재테크에 비해 높은 수익을 얻을 수 있는 장점을 지녔다. 본 연구는 P2P 금융을 개념화하고 국내외 P2P 금융 사이트 중 대표 사이트를 분석한 결과를 통해 P2P 금융 서비스의 논점을 정리하고 연구 주제로서의 가능성을 검토한다. 특히, 기존 금융기관들이 대출 서비스 제공 시 발생하게 되는 정보 비대칭 문제를 P2P 금융 사이트에서 어떻게 적용되는지 논의한다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제17권9호
• /
• pp.71-78
• /
• 2019

본 연구는 P2P 대부 플랫폼에서 우수 대출자를 예측시 유용한 합성 소수집단 오버샘플링 기법을 제안하고 그 성과를 실증적으로 검증하고자 한다. P2P 대부 관련 우수 대출자를 추정할 때 일어나는 문제점중의 하나는 클래스 간 불균형이 심하여 이를 해결하지 않고서는 우수 대출자 예측이 쉽지 않다는 점이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 SMOTE, 즉 합성 소수집단 오버샘플링 기법을 제안하고 LendingClub 데이터셋에 적용하여 성과를 검증하였다. 검증결과 SMOTE 방법은 서포트 벡터머신, k-최근접이웃, 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, 그리고 딥 뉴럴네트워크 분류기와 비교하여 통계적으로 우수한 성과를 보였다.

• 정보관리학회지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.118-153
• /
• 1992

대학 도서관의 대출 업무에 관한 시스템 연구를 수행함에 있어 구조적 분석 기법을 이용하여 현행 대출 업무를 분석하고 새로운 대출 시스템을 설계하였다. 기존 대출 업무 분 석에서는 구조적 개발 도구인 자료 흐름도와 자료 사전, 실체 관계도들을 기용하여 데이터 분석을 시도하였으며 시스템 설계에서는 분석한 데이터 구조를 데이터 표준화 작업을 통해 새 시스템의 논리적, 물리적 데이터 모델을 제시하였다.

• 경제분석
• /
• 제25권4호
• /
• pp.1-24
• /
• 2019

본 연구는 "대졸자직업이동경로조사"를 활용하여 학자금 대출 경험이 있는 대학 졸업자의 노동시장 성과에 대해 살펴보고 있다. 특히 분석대상을 대학 졸업 이후 18개월간 경험하는 모든 일자리로 확장하고, 대출 경험자의 이질성을 고려하기 위하여 성향점수 매칭 방법을 사용하였다. 분석의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 학자금 대출 경험자는 대출 미경험자와 비교하여 첫 일자리의 임금이 2.81% 낮았다. 둘째, 첫 일자리에서 관찰된 임금격차는 시간이 흐르며 감소하였으며, 특히 이직 및 재취업으로 인해 0.66%p의 축소가 이루어졌다. 셋째, 졸업 후의 근로소득을 누적하여 비교하면 대출 경험자가 졸업 후 18개월까지 지속해서 높은 누적소득을 얻고 있었다. 이는 대출 경험자가 낮은 임금의 일자리라도 조기에 수락하기 때문에 미취업 상태로 지내는 기간은 짧고, 첫 취업 이후에는 더 높은 빈도로 이직과 재취업을 통해 임금을 높여가기 때문이다. 대출 경험자는 대출 경험이 없는 이들과 비교하여 이직 및 재취업 시 임금 상승분이 2.6만원 높았으며, 직장을 옮기는 횟수 또한 유의하게 많았다. 이상의 결과를 종합하면, 노동시장 진입 직후에 조사된 임금을 사용하여 수행된 이전의 연구 결과는 학자금 대출이 임금에 미치는 부정적 영향을 과대 추정할 수 있음을 의미한다. 하지만 고용의 질을 살펴보면 대출 경험자의 대기업 정규직 취업률은 지속적으로 낮았다. 초기 고용의 질이 장기적으로 임금 상승 및 일자리 안정성의 차이에 따른 생애소득의 격차로 이어질 수 있음을 고려하면 이는 향후 장기적인 관점에서 대출 경험자의 노동시장 성과를 검토할 필요가 있음을 시사한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
• /
• 한국벤처창업학회 2017년도 춘계학술대회
• /
• pp.52-52
• /
• 2017

글로벌 금융위기 이후 다양한 형태로 등장한 금융상품과 ICT의 결합은 그 동안 생각하지 못한 방식으로 전 세계에 다양한 수요를 충족시키면서 폭발적으로 성장했다. 하지만 IT강국이라고 자부하는 대한민국은 다양한 규제와 시스템의 복잡성 때문에 은행상품이 온라인에서 거래되는 것은 아직까지 익숙하지 않다. 다행히 이러한 규제가 조금씩 완화되어 가면서 2016년은 모바일 송금, 금융상품 추천 플랫폼 등 비 금융업체 주도의 금융시장 온라인화가 소극적으로 이루어지는 과도기로 볼 수 있다. 이러한 시점에서 기존 오프라인 채널이 아닌 온라인 채널을 통해 금융상품을 구매하거나 가입하는 고객의 만족요인에 대해 연구하는 것은 향후 폭발적으로 증가할 수요에 앞서 연구하고, 현상을 주도할 기업에서도 소비자의 만족요인을 미리 파악한다는 점에서 시기적으로 적절하다. 해당 연구는 신용대출, 정기예금, 전세대출, 주택담보대출, 정기적금, 그리고 P2P투자 상품 별 만족도에 영향을 미치는 요인과 영향력을 SERVPERF 모델을 이용하여 분석한 뒤, 회귀분석과 텍스트간의 공동 출현단어에 대해 파이선을 통해 메트릭스를 형성하고, 사회연결망 분석으로 네트워크 중심성을 분석하여 단어간의 관계를 살펴보았다. 해당 연구는 국내 최초 온라인 금융상품 비교 추천 플랫폼인 "Finda"의 리뷰/평점데이터를 이용하였다.

• 산업진흥연구
• /
• 제7권4호
• /
• pp.109-119
• /
• 2022

최근 인터넷 금융이 중국 내에서 다양하게 통합되면서 새로운 형태의 금융이 형성되고, 중국의 실물경제 구축과 포용적 금융으로 빠르게 새로운 금융의 통로가 되고 있다. 본 논문은 중국 인터넷 금융플랫폼의 패널자료를 토대로 인터넷금융위험의 영향요인을 랜덤효과모형을 이용하여 분석한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다: (1) 금융플랫폼의 사용자펀드와 플랫폼펀드관리를 통하여, 인터넷상의 거래에서 금융리스크를 효과적으로 줄일 수 있다. (2) 규제정책을 통해 플랫폼 자금이 소수의 대출자에게 집중되는 것을 피함으로써 인터넷 금융거래의 위험을 효과적으로 줄일 수 있다. (3) 자금의 유동성 통제는 인터넷 금융 거래의 위험을 효과적으로 감소시킬 수 있다. 연구결과로, 인터넷 금융의 건전하고 지속가능한 발전을 위한 규제정책에 대한 최적화 전략을 제안하였다.