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정보화연구, Vol.16 no.1 (2019)
pp.45~55
온라인 상거래 데이터를 반영한 개인신용평가모형(커머스스코어) 개발
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.
Development of a Personal Credit Scoring Model (COMMERCE Score) Using On-Line Commerce Data
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.
