매칭 진행 중

산학연 협력 연구

AI 기반 대안신용평가 및 금융 리스크 관리 고도화 연구

프로젝트 개요

본 기업은 AI 기반 대안신용평가 모델의 고도화 및 금융 리스크 관리 기술을 연구하고 있습니다. 씬파일러 및 중·저신용자, 금융 소외계층을 대상으로 대안신용평가를 더욱 정교하게 발전시키고, 금융사기 탐지 및 리스크 관리 기술을 강화하는 데 중점을 둡니다. 신흥 시장(동남아, 중남미) 맞춤형 신용평가 모델을 연구하여 글로벌 시장을 대상으로 한 기술을 개발하고 있습니다.

기업 소개 및 사업 영역

본 기업은 2015년에 설립된 핀테크 기업으로, 대안신용평가 기술을 통해 금융 소외계층을 위한 혁신적인 서비스를 제공하고 있습니다. 당사는 빅데이터와 AI 기반의 신용평가 모델을 개발하며, 국내외 여러 금융기관과 협력하여 금융업계의 혁신을 선도하고 있습니다.

대표 제품 및 서비스

STEPs: 금융정보와 비금융 데이터를 결합하여 성향 기반 신용평가를 제공하는 SaaS 방식의 대안신용평가 솔루션

연구 역량 및 경험

  • 대안신용평가 모델 개발

  • AI/ML 기반 금융 리스크 분석

  • 데이터 기반 맞춤형 금융 솔루션 연구

연구 배경

씬파일러 및 중·저신용자 증가에 따른 신용평가의 사각지대 해소 필요. 한국 내 씬파일러 인구가 1,200만 명 이상으로 기존 신용평가 시스템이 평가하지 못하는 대상에 대한 신용평가 시스템 개발 필요. 금융 소외계층을 위한 보다 공정한 신용평가 모형의 필요성 대두.

협력 희망 분야

# AI·머신러닝 기반 대안신용평가 모델 개발


  • 신용평가용 머신러닝 모델 최적화
    XGBoost, LightGBM, Random Forest 등의 머신러닝 알고리즘 적용
    신용평가 데이터셋에 최적화된 AutoML 기반 신용평가 알고리즘 개발

  • 딥러닝(Deep Learning) 기반 신용평가 고도화
    Transformer 모델을 활용한 비정형 데이터 기반 신용평가

    금융 데이터와 사용자 행태 데이터를 결합한 딥러닝 기반 대출 리스크 예측 모델

  • Explainable AI(XAI, 설명 가능한 AI) 기술 적용

    금융기관 및 대출 고객이 신뢰할 수 있도록 신용평가 모델의 설명 가능성 연구

    AI 편향성(Bias) 제거 및 공정성 확보 기술 적용

세부 목표

1) AI·머신러닝 기반 신용평가 모델 개발

  • 금융·비금융 데이터를 활용한 신용평가 모델 개발

  • 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 최적화 (XGBoost, LightGBM, Transformer 등)

  • AutoML 및 하이퍼파라미터 최적화 적용

2) 금융 데이터 및 비금융 데이터 분석 연구

  • 기존 신용평가 모델에서 다루지 않는 비금융 데이터 활용

  • 비정형 데이터(NLP, 텍스트 데이터) 기반 신용평가 알고리즘 개발

3) 금융 리스크 관리 및 부실 예측 모델 연구

  • 대출 부실율(PD), 손실율(LGD) 예측 모델 개발

  • 이상거래 탐지 및 사기 패턴 분석

  • Explainable AI(XAI) 기술 적용

펀딩 방식

정부 지원 과제(산학연 Collabo R&D)

선호 요건

  • AI/ML 알고리즘 최적화 경험

  • 비금융 데이터 분석 경험

  • Explainable AI(XAI) 관련 기술 경험

연구 희망 기간

(논의 필요)

연구 키워드

대안신용평가

머신러닝

금융 리스크 관리

AI

신흥 시장

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