개인신용정보 표본DB 기반의 대출 현황 분석 및 채무불이행 예측성능 비교

Abstract

본 논문은 한국신용정보원의 신용정보 표본DB 시범서비스의 일환인 개인신용정보 표본DB를 이용하여 차주들의 성별, 연령, 기준월, 업권 등에 따른 대출 및 채무불이행 현황을 분석하고 통계자료를 제시한다. 또한, 국내외 은행은 대출 차입자의 채무불이행에 따른 손실을 최소화하는데 주목하고 있음에 따라 개인신용정보 표본DB를 사용하여 차주의 채무불이행을 예측 모델을 생성하고 성능을 평가한다. 특정 달의 채무불이행을 예측하기 위하여 직전 6개월의 차주의 정보 및 대출 정보를 가공하여 특징 데이터를 생성하고 Recurrent Neural Network와 기계학습 알고리즘을 사용하여 채무불이행 예측 모델을 생성하였다. 각 모델의 성능 측정 결과, Recurrent Neural Network가 채무불이행 차주에 대한 Recall이 0.96, AUC가 0.85로 가장 좋은 성능을 보였다.