• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.79-95
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• 2012

금융기관들에서 개발한 신용 대출 상품이 증가함에 따라 사기 거래의 수 또한 급속히 증가하고 있다. 따라서, 재정적 위험을 성공적으로 관리하기 위해 금융기관들은 대출 승인 심사를 강화하고 신용 대출 사기를 사전에 탐지할 수 있는 능력을 증대시켜 나가야 한다. 신용 대출 사기를 탐지하기 위한 분류 모델을 구축하는 과정에서 분류 결과에 따른 유틸리티(즉, 정분류에 따른 이익과 오분류에 따른 비용)는 분류의 정확도보다 더 중요하다. 본 연구는 개인별 유틸리티에 기반하여 신용 대출 사기를 탐지하기 위한 분류 모델을 구축하는 것을 목적으로 하였다. 다양한 실험을 통해, 본 연구에서 제시한 모델이 기회 유틸리티와 현금 흐름의 두 관점 모두에서 개인별 유틸리티에 기반하지 않은 모델보다 더 높은 유틸리티를 제공하며, 평균 유틸리티에 기반한 모델보다 더 정확한 유틸리티를 제공한다는 것을 보였다. 본 연구는 기회 유틸리티와 현금 흐름의 두 관점에서 얻어진 실험 결과를 다양한 측면에서 살펴보았다.