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온라인 상거래 데이터를 반영한 개인신용평가모형(커머스스코어) 개발

원문정보

Development of a Personal Credit Scoring Model (COMMERCE Score) Using On-Line Commerce Data

김종윤, 장원중, 김광용

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초록

영어

Personal Credit Scoring Model is a mathematical model which predicts the Financial Consumer’s probability of default in a form of score. Banks and other financial institutions use personal credit scoring model to make decisions for loan approval, setting credit limit and interest rate, etc. Generally, a credit scoring model is consist of credit information which financial institutions provide to credit bureau companies(CB). Recently, alternative data such as commerce or telecom data are included as evaluation elements in the model. In this research, we developed a COMMERCE score using real on-line commerce data and proved that it has a relatively high performance. By using this model, we suggested the risk of financial consumer can be more elaborately measured and a more effective personal loan approval strategy can be established.

한국어

개인신용평가모형은 금융소비자의 미래 부도발생가능성을 평점 형태로 예측하는 수리적인 모형 이다. 은행 등 금융회사는 개인신용평가모형을 활용해서 대출 승인 여부, 한도 및 금리 등을 결정한다. 일반적으로 개인신용평가모형을 구성하는 항목은 금융기관이 집중하는 신용정보 등이며, 최근 금융취 약계층을 바르게 평가하기 위해 추가적인 평가항목으로 상거래, 통신 데이터 등 비금융정보가 반영되 기 시작했다. 본 연구에서는 비금융정보 중 상거래 데이터를 반영한 새로운 개념의 개인신용평가모형 즉, 커머스스코어를 실제 데이터에 기반하여 개발하고, 금융정보만으로 개발된 모형보다 상대적으로 높 은 성능을 보임을 실증분석하였다. 또한 이를 활용해서 금융소비자의 리스크를 보다 정교하게 측정하 고 효율적인 대출심사전략 수립이 가능함을 확인했다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 비금융정보 활용 현황
3. 선행연구
4. 커머스스코어 개발
4.1 개요
4.2 개발요건정의
4.3 모형 개발 및 성능 검증
4.4 커머스스코어 특성분석
5. 커머스스코어의 기대효과
6. 결론 및 향후 연구과제
REFERENCES

저자정보

  • 김종윤 Jong-Yoon Kim. NICE평가정보(주) 본부장
  • 장원중 Won-Jung Jang. 가톨릭관동대학교 창업지식재산학과 교수
  • 김광용 Gwang-Yong Gim. 숭실대학교 경영학부 교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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