AI와 빅데이터 기반 대안적 신용 평가: 전통 방식 대비 분석

신용 평가는 금융 기관이 대출, 가상화폐 재정, 보험 등 금융 거래의 위험을 측정하는 기초적이고 중요한 과정입니다. 최근에는 인공지능(AI) 및 빅데이터 기술의 발전으로 전통적 신용 평가 방식에 변화가 나타나고 있습니다. 이 연구의 목적은 전통적 신용 평가 방식과 AI 및 빅데이터를 활용한 대안적 신용 점수 시스템을 분석하고 비교하는 것입니다.

 

 

사진:  Unsplash 의 Markus Spiske

 

1. 전통적 신용 평가 방식

전통적 신용 평가는 고객의 신용 기록, 채무 이행 능력 및 재정 상태를 바탕으로 만든 점수입니다. 주요 요소로는 채무 이행 기록, 금융거래 이력, 자산, 소득 등이 있으며 신용 평가 기관(ex. FICO)이 주체가 되어 진행합니다. 대부분의 경우, 여러 정보 소스를 활용해 금융 기관에게 신용 리포트를 제공하며, 이를 바탕으로 대출 가능 여부 및 이자율을 결정합니다.

 

2. 인공지능(AI) 및 빅데이터를 활용한 대안적 신용 점수 시스템

AI와 빅데이터를 활용한 대안적 신용 점수 시스템은 기존 전통 방식의 한계를 극복하고, 대안적인 평가 지표들을 도입한 신용 평가 모델입니다. 기계학습, 인공신경망, 데이터 마이닝 등의 AI 기술을 활용하여 보다 정밀한 신용 평가를 가능케 합니다.

대안적 신용 점수 시스템은 전통적 방식에서 고려하지 못한 비정형 데이터(ex. 소셜미디어 활동, 거래 행태)를 분석하여 평가 기준에 포함시키는 것이 특징입니다. 이러한 기술의 활용으로 대안적 신용 점수 시스템은 특히 전통적인 방식에서 어려움을 겪는 신용 기록이 부족하거나 비정상적인 경우에 대한 평가도 가능하게 함으로써 금융 서비스 이용에 대한 접근성을 개선할 수 있습니다.

전통적 방식과의 차이점은 빠른 평가 속도, 고도화된 예측 정확도, 비정형 데이터의 활용, 비용 절감 등이 있습니다. 그러나 대안적 신용 점수 시스템에는 데이터 프라이버시 문제, 편향된 학습 데이터로 인한 결과 왜곡, 규제 및 법적 문제 등의 한계와 도전 요소들도 존재합니다.

이러한 한계와 도전 과제를 극복하고 개선함으로써 신용 평가 시장에서 인공지능 및 빅데이터 기반의 대안적 신용 점수 시스템이 보다 활성화될 것으로 기대됩니다.

 

3. 데이터 수집 및 처리 방법

- 데이터 출처와 종류

대안적 신용 평가 시스템은 다양한 데이터 소스를 활용합니다. 전통적 신용 평가 데이터에 더하여, 소셜 미디어 활동, 온라인 거래 기록, 휴대폰 사용 패턴 등의 비정형 데이터를 수집합니다. 데이터 출처는 은행, 신용카드 발급사, 소셜 네트워크, 제3자 데이터 공급자, 통신사 등 다양한 기관과 플랫폼에서 비롯됩니다. 데이터 전처리 및 정제 과정: 원본 데이터를 처리하고 정제하는 과정은 매우 중요합니다. 데이터 전처리 과정에는 결측치 처리, 이상치 제거, 변수 스케일링, 범주형 변수 인코딩 등이 포함됩니다. 정제된 데이터는 학습 알고리즘의 성능을 높이고, 결과의 정확성을 향상 시킵니다.

 

4. 모델 구축 및 실험 설계

-훈련, 검증, 테스트 데이터셋 구성 방법

데이터를 훈련, 검증, 테스트 데이터셋으로 나누어 모델의 성능을 평가하고 최적화합니다. 일반적으로 전체 데이터의 70%를 훈련 데이터셋, 15%를 검증 데이터셋, 그리고 15%를 테스트 데이터셋으로 구성합니다. 이 구성은 과대적합을 방지하며, 모델의 일반화 성능을 측정하는 데 도움이 됩니다. 학습 알고리즘 선택 및 파라미터 설정: 신용 점수 예측에 사용되는 알고리즘은 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 딥 러닝 등 다양합니다. 알고리즘 선택은 문제의 복잡성, 데이터의 크기와 특성에 따라 달라집니다. 하이퍼파라미터 최적화는 그리드 서치, 랜덤 서치, 베이지안 최적화 등으로 수행할 수 있습니다.

 

5. 결과 분석

1) 전통적인 실증 분석 결과 비교

전통적인 신용 평가 방식과 대안적 신용 평가 방식의 결과를 비교합니다. 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 등 다양한 평가 지표를 사용하여 성능을 평가하고, 비교 분석을 수행합니다.

 

2) AI 빅데이터 기반 결과 비교

다양한 AI, 빅데이터 기반 모델의 결과를 비교합니다. 각 모델의 성능 지표를 토대로 최적의 모델을 선정하고 향후 개선 방향을 제시합니다. 이를 통해 시스템의 척도능력을 높이고, 실제 상황에 더 적합한 신용 점수 평가를 제공할 수 있습니다.

 

6. 장단점 비교와 향상 방안 제시

1) 전통적인 방식의 장단점 정리

장점:

- 일관된 평가 기준을 제공하여 신용 점수 간 비교가 쉽다.

- 긴 시간 동안 검증된 방식으로 신뢰성이 있다.

 

단점:

- 신용 기록이 없거나 미비한 개인에 대해 정확한 평가가 어렵다.

- 고정된 평가 요소로 인해 신용 상황에 따른 세부적인 차이 반영이 어렵다.

 

2) AI 빅데이터 기반의 장단점 정리

장점:

- 다양한 데이터 소스로부터 얻은 정보를 활용하여 보다 정확한 신용 평가가 가능하다.

- 풍부한 비정형 데이터를 활용하여 전통적 방식에서 미처 감지하지 못한 신용위험 요소를 발견할 수 있다.

- 기계 학습 기술을 통해 지속적으로 업데이트되고 진화하는 모델을 제공할 수 있다.

 

단점:

- 데이터 프라이버시와 관련된 이슈가 더욱 부각된다.

- 편향된 학습 데이터로 인한 결과 왜곡의 위험이 있다.

- 규제 및 법적 문제로 인해 보편적인 적용에 어려움이 있다.

 

3) 향상을 위한 제언

- 데이터의 정확성과 관련 법규를 준수하면서 다양한 비정형 데이터를 확보해야 한다.

- 편향된 데이터를 줄이기 위해 다양한 데이터 소스를 도입하고, 알고리즘의 공정성을 개선해야 한다.

- 금융 규제 기관과 협력하여 규제 및 법적 쟁점을 해결할 수 있는 대안을 탐구해야 한다.

 

7. 결론

신용 평가 시장은 AI 및 빅데이터 기술의 발전으로 전통적인 방식에서 점차 대안적 신용 점수 시스템으로 옮겨가고 있다. 대안적 신용 점수 시스템은 기존의 한계를 극복하면서 고객에게 보다 개선된 금융 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 가지고 있다. 앞으로 이 분야의 연구와 기술 발전이 지속될 것으로 예상되며 대안적 신용 평가 방식이 보다 널리 채택될 것으로 전망된다.