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개인신용정보 표본DB 기반의 대출 현황 분석 및 채무불이행 예측성능 비교
저자
박소희, 최대선
학술지명
정보과학회논문지
출판/발행연도
2019
주제
요약
본 연구는 한국신용정보원의 개인신용정보 표본DB를 활용하여 차주의 대출 현황 및 채무불이행 현황을 분석하고, Recurrent Neural Network 및 기계학습 알고리즘을 이용한 채무불이행 예측 모델을 개발하여 성능을 평가했습니다. Recurrent Neural Network 모델이 Recall 0.96, AUC 0.85로 가장 우수한 예측 성능을 보였습니다.
학술지 영향력
[정보과학회논문지]
- KCI
- 0.21
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