웨비나속 Q&A
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[질문] 현재 신용평가가 가능한 회사가 국내 몇 개 정도가 되나요?
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[질문] 지금도 회사업무시 리스크 예방차원에서 신용평가업체와 연동해서 업무가 되는데 대안 신용평가가 얼마만큼 신뢰성 있게 할지 방향성이 궁금합니다.
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[질문]대안신용평가모형의 적합성을 높이려면 정확하고 균질한 정보 사용이 중요한데 대안정보의 경우 편차가 심하거나 가치 없는 데이터를 포함하는 경우도 있어 모형 정확도 문제 없는지요? 그리고 대안 데이터를 활용할 수 있는 전문 인력 확보는 필요하지 않나요?
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[질문] 스타트업은 신용정보가 낮은데 그래서 그 잠재력을 봐야 하는데 이런 잠재력을 개인 신용정보에도 접목해서 판단하는 요소로 사용한 사례가 있는지요?
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[질문] 개인에 대한 다양한 신용평가 모델은 이해가 되었는데 기업에 대한 신용평가 부분도 검토하시는게 있을까요? 중신용자가 제도 금융권에서 차별을 받는 것과 마찬가지로 자금이 필요한 우량 중소기업들도 역시 비슷한 처지일듯 한데요..
소규모 기업의 경우, 대표자의 개인신용을 함께 평가하여 신용도에 반영합니다. 다만 기업금융은 금액의 규모도 크고, 이에 따라 약속의 불이행 보다 더 큰 리스크 요인이 존재하여, 보다 다양한 측면의 평가가 필요합니다. 이를 보완하기 위한 기술등급 등이 있습니다.
김민정
2023-06-13 01:16
[질문] 적용사례 있으면 말씀해 주세요. 다른 시스템 과의 비교도 부탁드립니다
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[질문] 해외 사업 추진도 많이 있으시네요. 해외 기업의 입장에서 대안 심사에 데이터를 제공하고 결과를 활용하는 메리트는 어떤 부분이 있을까요?
해외의 경우, 금융 정보의 커버리지가 낮거나 금융정보의 유의성이 낮은 상황입니다. 활용 가능한 정보의 확대 차원에서 유용합니다.
김민정
2023-06-13 01:14
[질문] 대안신용평가관련해서 법적인 부분과 관련 규제부분이 궁금하고 어떤 방식을 사용하고있는지 궁금합니다.
신용정보법 상 ‘전문개인신용평가업’의 기준을 따릅니다.
김민정
2023-06-13 01:13
[질문] 질문] "OO스톤"이 kb 와 함께 동대문 패션 공급만 사업을 통해 B2B BNPL 서비스 제공자로 유명한 상황인데요 크레파스도 BNPL 플랫폼을 제공하거나 프로젝트를 준히 혹은 진행하고 있는 것이 있는지 궁금하고 바라보고 있는 국내 BNPL 시장은 어떤 영역을 염두하고 있는지 궁금합니다.
하이앤드 BNPL, 테크 제품 구독, 고관여 상품(보험, 여행 등), 청년 소액상품 할부, 월세보증금 등에 적용되었거나 연결하고 있습니다.
김민정
2023-06-13 01:12
[질문] 크레파스 에서 수집가능한 타사의 정보는 몇 종 정도 되는지요? 요즘은 개인정보를 병합하는 기관이 많은데 크레파스도 금용정보와 개인정보를 접목해서 새로운 정보를 만들수 있는 플랫폼인지 궁금합니다.
가명결합은 지정된 기관들이 수행 가능한데, 크레파스는 가명결합 기관은 아닙니다. 수집 정보는 세션에서 말씀드렸던 것 처럼 다양하고 앞으로도 확대 예정이며, 동의받은 고객정보는 가명결합이 아닌 실명 데이터인데, 이에 대해서는 접목하여 활용할 수 있습니다.
김민정
2023-06-13 01:09
[질문] 특정요소와 제약조건을 고려하여 포트폴리오를 만드는데 강화학습이 적용될 수 있는지 궁금합니다.
가능하고 필요한 영역입니다. 모형 자체 보다는, 모형들과 룰 들을 포함한 의사결정 최적화 부분에 더 유용할 수 있습니다.
김민정
2023-06-13 01:07
[질문] 크레파스 솔루션의 인적구성이나 역량 측면에서 R&D 전문성과 강점은 어떤 부분들이 있는지 궁금합니다.
전통적 신용평가의 오리지널 기술과, 대안신용평가의 오리지널 기술을 내재화 하였습니다. (기술합작, 파트너십 등을 통함)
김민정
2023-06-13 01:06
[질문] 신용평가 모델에도, 요즘 유행하는 딥러닝, LLM을 활용하는 사례나 기술트렌드가 있는지 궁금하고, 크레파스에서도 이런 신기술들을 활용하고 계시는지, 어떤 유스케이스나 기능들을 중요하게 보고 있는지 궁금합니다
세션중에 답 드렸었어요. 추가적으로 크레파스는 데이터의 종류와 형태, 그리고 찾아내고자 하는 가치에 따라 다양한 기법들을 적용하고 있습니다.
김민정
2023-06-13 01:05
[질문] 국내 금융기업에 실제 적용된사례가있는지요? 있다면 사례도들어주시면감사하겠습니다
국내 P2P 업체에서 청년대출의 신용평가를 위해 적용하였고, 그 외 보험, 저축은행, 캐피탈 등에서 신규 고객 유입시 거절을 적게 하거나 이상거래 가능성을 탐지하는 등의 용도로 적용 또는 서비스 연결중입니다
김민정
2023-06-13 01:03
[질문] 가장 활용도 높은 분야가 쇼핑몰일까요
쇼핑몰이 신용으로 판매(=후불제, 할부..)하는 경우에 활용도가 높을 것으로 생각합니다.
김민정
2023-06-13 01:00
[질문] AI 특히 최근 각광받는 ML의 경우 explainable하지는 않지만 그 결과는 기존의 방법보다 더 우수한 예측 결과를 산출하는 경우가 많은데, 시스템에 ML을 도입시 발생할 수 있는 설명할 수 없지만 성능은 좋은 시스템은 어떻게 이용하는 것이 좋을까요?
설명이 중요한 경우에는 해석 가능한 ML 방법 등을 선택하는 것이 필요하겠고, 성능 자체가 중요하다면 특정 허용 범위를 정하여, 그 범위 내에서는 알고리즘의 장점을 활용하는 것도 괜찮은 것 같습니다.
김민정
2023-06-13 00:59
[질문] 타사 시스템과 비교해서 고객 만족도는 어느정도 되는지요?
조금 애매한 질문이기는 한데, ^^ 고객사 공급 시스템이 지속활용되거나 내재화 되는 등의 성과를 도출하고 있습니다.
김민정
2023-06-13 00:56
[질문] 개개인 맞춤형 서비스를 하려다보면 시간이 많이 걸릴 것 같은데 심사기간이 얼마나 걸리나요?
모바일 정보 기준 1초 이내에 전체 신청자의 99%를 처리하여 스코어를 제공할 수 있고, 통신사 데이터의 경우 0.4초의 반응시간을 유지하고 있습니다.
김민정
2023-06-13 00:55
[질문] 크레파스가 신한카드와 진행한 대안신용평가 모형의 경우 현재 성과는 어떠한지 궁금하고 하나금융이 sk 와 진행하고 있는 신용평가모형 고도화 사업처럼 크레파스도 기존모형의 고도화 사업도 진행예정사항이 있는지 궁금하고 sk 같은 대기업과 차별화된 무기는 어떤 것인지 궁금합니다.
크레파스도 SK 등 다양한 기업과 협력하고 있습니다. 다만 차이점은, 하나금융은 SK그룹의 데이터를 추가 활용하여 내부 심사기준을 업그레이드 하는 것이고, 크레파스는 SK그룹의 데이터를 활용하여 금융사, 스타트업 등 제3자가 심사에 활용할 수 있도록 신용평가 서비스를 제공하는 것입니다. 신한카드와는 과기정통부 과제로 내외국인 신용평가 해소를 위한 모형 개발 프로젝트를 함께 수행하여 목표한 성과를 달성했습니다.
김민정
2023-06-13 00:53
[질문] 아무래도 특정 그룹에 관련된 데이터가 없거나 작을 경우에 문제가 될것 같은데 이를 어떻게 해결하는지 궁금합니다..
부족한 데이터 부분을 추정할 수 있는 여러 방법론들이 있는데, 그렇더라도 충분한 데이터에 비할 바는 되지 못합니다. 그래서 모두를 평가해야 하는 금융신용평가의 경우에는 결측이 많은 데이터를 사용하지 못하는 경우가 많습니다. 그런데 대안정보의 활용은 ‘추가정보 제공자를 우대’하는 것입니다. 마치 은행 창구에서 상담받을 때 추가 소득원, 장학금 수령정보 등을 추가 제출하면 참고하여 판단하는 것과 같습니다. Positive 한 방향으로의 활용을 통해 부작용을 최소화 하기위해 노력합니다
김민정
2023-06-13 00:48