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[데이터 분석] 은행 디지털 마케팅신용 위험 분류 모델



I. 신용 위험 분류 모델 이해:

1. 정의 및 중요성:

신용 위험 분류 모델은 신용도를 기준으로 고객 또는 대출자를 식별하고 분류하는 데 도움이 되는 예측 모델입니다. 이러한 모델은 과거 데이터, 고객 특성 및 재무 지표를 활용하여 채무 불이행 또는 미납 가능성을 추정합니다. 신용 위험을 정확하게 평가함으로써 기관은 대출 승인, 신용 한도 결정, 고객 세분화 및 대상 마케팅 캠페인과 관련하여 결정을 내릴 수 있습니다.


2. 신용 위험 모델의 역할:

신용 위험 모델은 은행과 디지털 마케팅 플랫폼 모두에서 위험을 완화하고 리소스 할당을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 신용 위험을 정확하게 평가함으로써 기관은 손실을 최소화하고 수익성을 개선하며 고객 관계를 강화할 수 있습니다. 이러한 모델을 통해 데이터 기반 의사 결정을 내리고, 잠재적 불이행을 식별하고, 다양한 고객 세그먼트에 맞게 제품을 맞춤화하고, 사기 탐지 및 예방 메커니즘을 강화할 수 있습니다.


방법론:

우리의 방법론에는 로지스틱 회귀 모델을 사용하고 일련의 테스트를 수행하여 정확성과 복잡성을 개선하고 최적화하는 것이 포함되었습니다. 후방 선택 프로세스를 통해 모델 결과에 최소한의 영향을 미치는 예측 변수를 체계적으로 제거했습니다. 이 단계를 통해 신용 위험 예측에 가장 크게 기여한 예측 변수에만 집중하여 모델을 간소화할 수 있었습니다. 이러한 테스트를 기반으로 모델을 반복적으로 개선함으로써 가장 단순한 모델을 유지하면서 가장 높은 정확도를 제공하는 최적의 예측 변수 조합을 식별할 수 있었습니다. 이 접근 방식을 통해 최종 모델이 예측력과 해석 가능성 간에 적절한 균형을 이루도록 했습니다.


은행 및 디지털 마케터를 위해 특별히 맞춤화된 Shiny를 사용하여 사용자 친화적인 브라우저 기반 인터페이스를 개발했습니다. 이 직관적인 인터페이스를 통해 사용자는 입력 데이터를 기반으로 예상 결과를 손쉽게 시각화할 수 있습니다. 애플리케이션의 구현을 통해 클라이언트는 편리하게 숫자 값을 입력하고 해당 출력을 즉시 얻을 수 있으므로 신용 위험 분류에 대한 중요한 인사이트를 얻습니다. 또한 인터페이스는 다양한 예측 변수 간의 관계를 시각화하는 기능을 제공하여 사용자가 다양한 요소가 예측 결과에 미치는 영향을 더 깊이 이해할 수 있도록 합니다. 이 사용자 인터페이스는 은행 및 디지털 마케팅 산업의 의사 결정자를 위한 강력한 도구 역할을 하며 실행 가능한 통찰력을 제공하고 정보에 의한 의사 결정 프로세스를 받습니다.


II. 신용 위험 분류 모델 구축:

1. 데이터 수집 및 준비:

a. 관련 데이터 수집:

은행과 디지털 마케팅 플랫폼은 고객 속성, 재무 정보, 신용 기록 및 거래 행동에 대한 포괄적이고 정확한 데이터를 수집해야 합니다. 이 데이터는 강력한 신용 위험 분류 모델을 개발하기 위한 기반이 됩니다.


이 연구에 사용된 데이터 세트는 연구 목적으로 특별히 생성된 은행 데이터 세트입니다. 데이터는 실제 대출 데이터의 특성을 시현하도록 세심하게 설계되어 분석에서의 관련성과 적용 가능성을 보장합니다. 이 데이터 세트는 77,823개의 대출 레코드로 구성되어 있으며 각 레코드에는 20개의 중요한 정보 열이 포함되어 있습니다. 이 포괄적인 데이터 세트를 활용하여 철저한 분석을 수행하고 대출 결과를 효과적으로 예측할 수 있는 정확한 신용 위험 분류 모델을 개발할 수 있었습니다. 세심하게 만들어진 데이터 세트의 특성은 조사 결과의 신뢰성과 유효성을 향상시켜 은행 및 금융 부문의 의사 결정과 관련성이 높습니다.

b. 데이터 정리 및 전처리:

데이터 정리 및 전처리에는 누락된 값 처리, 이상값 제거, 변수 변환, 데이터 품질 및 일관성 보장이 포함됩니다. 이 단계는 모델 교육에 사용되는 데이터가 신뢰할 수 있고 관련성이 있는지 확인합니다.


2. 기능 선택 및 엔지니어링:

a. 주요 기능 식별:

도메인 지식 및 통계 분석은 신용 위험에 상당한 영향을 미치는 가장 관련성 높은 예측 변수를 선택하는 데 사용됩니다. 소득, 고용 이력, 신용 활용, 지불 이력 및 소득 대비 부채 비율과 같은 요소는 종종 중요한 기능으로 간주됩니다.


b. 기능 엔지니어링:

기능 엔지니어링에는 새 변수를 만들거나 기존 변수를 변환하여 모델의 예측력을 향상시키는 작업이 포함됩니다. 크기 조정, 정규화 및 상호 작용 변수 생성과 같은 기술은 모델의 성능을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.


3. 모델 선택 및 교육:

a. 적절한 모델 선택:

신용 위험 분류를 위한 인기 있는 모델에는 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트 및 지원 벡터 머신이 포함됩니다. 각 모델에는 강점과 약점이 있으며 선택은 데이터의 특정 요구 사항과 특성에 따라 달라집니다.


b. 교육 및 검증:

모델링 프로세스 중에 데이터 세트를 두 가지 주요 부분인 trainset과 testset으로 나누었습니다. trainset은 데이터의 35%를 차지하고 testset은 나머지 65%를 차지합니다. 이 분할을 통해 우리는 데이터의 하위 집합에 대한 신용 위험 분류 모델을 훈련하고 독립적인 관찰 집합에 대한 성능을 평가할 수 있었습니다.


4. 모델 평가 및 성능 지표:


신용 위험 분류 모델에서 우리는 대출 결과를 결정하는 데 중요한 역할을 하는 몇 가지 중요한 예측 변수를 식별했습니다. 이러한 예측 변수에는 다음이 포함됩니다.


신용 점수: 개인의 신용 점수는 신용도를 나타내는 주요 지표입니다. 신용 점수가 높을수록 불이행 위험이 낮고 점수가 낮을수록 위험이 높습니다.


기간: 기간은 대출 기간을 나타냅니다. 지정된 기간 내에 대출금을 상환할 수 있는 차용인의 능력을 평가하는 데 도움이 됩니다. 대출 기간이 길어지면 불이행 위험이 높아질 수 있습니다.


연간 소득: 차용인의 연간 소득은 대출 상환 의무를 이행할 수 있는 재정적 안정성과 능력에 대한 통찰력을 제공합니다. 소득이 높을수록 일반적으로 채무 불이행 위험이 낮습니다.


현재 대출 금액: 현재 대출 금액은 개인이 빌린 총 금액을 의미합니다. 차용인의 부채 부담과 추가 부채 관리 능력을 결정하는 데 도움이 됩니다. 대출 금액이 높을수록 불이행 위험이 높아질 수 있습니다.


부채 비율: 부채 비율은 차용인의 수입 대비 부채 수준을 측정합니다. 부채 비율이 높을수록 차용인이 재정적 의무를 다하기 위해 고군분투할 수 있으므로 채무 불이행 위험이 커집니다.

월간 부채: 월간 부채는 차용인의 반복되는 부채 상환액을 나타냅니다. 추가 대출 상환을 처리할 수 있는 능력을 평가하는 데 도움이 됩니다. 월 부채가 높을수록 불이행 위험이 높을 수 있습니다.


모델링 프로세스에서 이진 결과를 예측하는 데 널리 사용되는 통계 기법인 물류 회귀 모델을 사용했습니다. 모델의 성능은 모델의 품질과 복잡성을 측정하는 AIC(Akaike Information Criterion)를 사용하여 평가되었습니다. AIC 값이 낮을수록(이 경우 19767) 최적의 예측력을 가진 더 적합한 모델을 나타냅니다.


이러한 중요한 예측 변수를 고려하고 AIC가 19767인 물류 회귀 모델을 활용함으로써 우리의 신용 위험 분류 모델은 채무 불이행 가능성을 효과적으로 평가하고 은행 및 디지털 마케터에게 귀중한 통찰력을 제공할 수 있었습니다. 이러한 예측 변수는 대출 승인, 위험 관리 전략 및 대상 마케팅 캠페인과 관련하여 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있으며 궁극적으로 신용 위험 평가 프로세스의 전반적인 효율성과 효과를 개선합니다.


a. 혼란 행렬:

혼동 행렬은 참양성, 참음성, 거짓양성 및 거짓음성을 포함하여 모델의 예측 정확도에 대한 통찰력을 제공합니다. 다양한 성능 메트릭을 계산하기 위한 기초 역할을 합니다.

b. 정확도, 정밀도, 리콜 및 F1 점수:

이러한 지표는 모델의 전반적인 성능, 기본값과 비기본값을 올바르게 식별하는 기능, 정밀도와 재현율 간의 절충점을 평가하는 데 도움이 됩니다. 신용 위험 분류에서 모델의 효율성에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다.

III. 은행 및 디지털 마케팅에 적용:

1. 은행의 신용 위험 관리:

a. 대출 승인 및 위험 평가:

신용 위험 분류 모델은 은행이 정보에 입각한 대출 승인 결정, 적절한 이자율 설정, 고객 신용도에 따른 신용 한도 결정을 지원합니다. 소득, 신용 기록 및 재무 지표를 포함한 고객 데이터를 분석함으로써 이러한 모델은 채무 불이행 가능성에 대한 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 은행은 고위험 대출자를 식별하고 그에 따라 대출 조건을 조정하여 위험을 완화할 수 있습니다. 또한 신용 위험 모델은 담보 요구 사항 평가 및 위험 기반 가격 책정 전략 개발을 지원하여 상환 가능성이 높은 고객에게 대출이 할당되도록 합니다.


b. 고객 세분화:

신용 위험을 기반으로 고객을 분류함으로써 은행은 상품 제공 및 마케팅 전략을 다양한 고객 세그먼트에 맞게 조정할 수 있습니다. 신용 위험 분류 모델을 통해 은행은 우대 금리 또는 대상 판촉 제안을 받을 수 있는 저위험 고객을 식별할 수 있습니다. 반면에 고위험 고객에게는 잠재적 채무 불이행 위험을 완화하기 위해 맞춤형 신용 상담 또는 대체 금융 상품을 제공받을 수 있습니다. 이러한 세분화 접근 방식은 리소스 할당을 최적화하고 고객 만족도를 개선하며 신용 손실을 최소화하는 데 도움이 됩니다.


2. 디지털 마케팅 및 신용 위험:

a. 타겟 마케팅 캠페인:

신용 위험 분류 모델은 또한 디지털 마케팅에서 유용한 응용 프로그램을 찾습니다. 디지털 마케팅 플랫폼은 고객 데이터 및 신용 위험 평가를 활용하여 신용할 가능성이 있는 잠재 고객을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 캠페인 및 개인화된 제안을 보다 효과적으로 타겟팅할 수 있으므로 불이행 위험이 줄어들고 마케팅 활동의 투자 수익(ROI)이 향상됩니다. 디지털 마케팅 플랫폼은 신용 위험 프로필을 기반으로 특정 고객 세그먼트에 맞게 메시지와 판촉을 맞춤화함으로써 고객 확보 및 유지 전략을 최적화할 수 있습니다.


b. 사기 탐지 및 예방:

고급 분석 기술과 결합된 신용 위험 모델은 디지털 거래에서 사기 탐지 및 방지 메커니즘을 향상시킵니다. 이러한 모델은 고객 행동, 거래 패턴 및 신용 위험 지표를 분석하여 사기 행위를 나타낼 수 있는 의심스러운 활동을 식별할 수 있습니다. 고객 거래의 실시간 모니터링 및 분석을 통해 디지털 마케팅 플랫폼은 사기 행위를 신속하게 감지하고 방지하여 기관과 고객을 모두 보호할 수 있습니다.


IV. 과제 및 향후 방향:

신용 위험 분류 모델은 은행과 디지털 마케팅 플랫폼에 상당한 이점을 제공하지만 몇 가지 과제와 향후 고려 사항을 인정해야 합니다.


1. 데이터 가용성 및 품질:

포괄적인 고품질 데이터에 대한 액세스는 강력한 신용 위험 모델을 구축하는 데 매우 중요합니다. 은행과 디지털 마케팅 플랫폼은 데이터의 정확성, 일관성 및 완전성을 보장해야 합니다. 신용 조사 기관과 협력하고 데이터 거버넌스 프레임워크를 구현하면 데이터 가용성과 품질을 개선할 수 있습니다.


2. 모델 해석 가능성:

신용 위험 모델을 해석하고 신용 결정에 영향을 미치는 요인을 이해하는 것은 신뢰를 구축하고 규정을 준수하는 데 중요합니다. 신용 위험 평가에 대한 설명을 제공하는 투명하고 해석 가능한 모델을 개발하기 위해 노력해야 합니다.


3. 대체 데이터 통합:

전통적인 신용 위험 모델은 과거 재무 데이터에 크게 의존하지만 대체 데이터 소스(예: 소셜 미디어 활동, 디지털 발자국)의 가용성은 신용 위험 평가를 향상할 수 있는 기회를 제공합니다. 대체 데이터를 통합하면 추가 통찰력을 제공하고 신용 위험 분류 모델의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.


4. 기계 학습 및 인공 지능 수용:

기계 학습 및 인공 지능의 발전은 보다 정교한 신용 위험 모델을 개발할 수 있는 기회를 제공합니다. 딥 러닝, 앙상블 방법 및 설명 가능한 AI와 같은 기술은 예측 정확도를 향상하고 보다 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다.


R 샤이니 앱

데이터는 우수한 사용자 인터페이스를 위해 R 반짝이는 앱에서 시각화됩니다. 앱은 다음으로 구성됩니다.


1. UI 정의: fluidPage()

기능을 사용하여 사용자 인터페이스(UI)를 만듭니다. UI 내에서 슬라이더, 선택 입력, 확인란, 플롯 출력 등과 같은 다양한 입력 및 출력 요소를 사용하여 사용자가 앱과 상호 작용하고 결과를 볼 수 있습니다.


2. 서버 로직 정의: server()

기능을 사용하여 서버를 생성합니다. 여기서 데이터 읽기, 계산 수행, 사용자 입력을 기반으로 출력 생성과 같은 앱의 반응형 동작을 정의합니다.


3. UI와 서버 연결하기: ShinyApp()

기능을 사용하여 UI와 서버를 함께 연결.


4. 앱을 실행하기. ShinyApp()

기능을 사용하여 앱을 가동시키고 브라우저에서 볼 수 있는 기능. 컴퓨터에서 로컬로 앱을 실행하거나 다른 사람이 액세스할 수 있도록 웹 서버에 배포할 수 있습니다.


결론:

신용 위험 분류 모델은 은행과 디지털 마케팅 플랫폼 모두의 신용 위험을 관리하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 모델은 과거 데이터, 고객 특성 및 재무제표를 활용하여 신용도에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 기관이 대출 승인, 고객 세분화 및 대상 마케팅 캠페인과 관련하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 이러한 모델을 운영에 통합함으로써 기관은 리소스 할당을 최적화하고 신용 손실을 최소화하며 고객 만족도를 높이고 사기 적발 및 예방을 개선할 수 있습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 신용 위험 분류 모델은 의심할 여지 없이 미래에 기관의 위험을 완화하고 재무 안정성과 수익성을 보장하는 데 훨씬 더 중요한 역할을 할 것입니다.


(본 포스팅은 https://nycdatascience.com/blog/student-works/credit-risk-classification-model-for-bank-and-digital-marketing/ 의 그래프와 내용을 유펜솔루션이 재구성하였습니다)












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