P2P 대출은 금융과 기술이 결합된 현대 금융시장의 대표적인 사례로, 시간이 지날수록 그 규모와 속도 면에서 지속적으로 성장하고 있다. P2P 대출 시장이 발달한 미국시장의 경우, 대출에 따른 연체가 지속적으로 증가하고 있으며 이를 예측하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 기존에 인공지능 방법론을 통해 단일 모델을 구축하여 P2P 대출의 연체 가능성을 예측한 연구는 많았다. 하지만 본 연구는 인공지능 방법론 단독이 아닌 ...
P2P 대출은 금융과 기술이 결합된 현대 금융시장의 대표적인 사례로, 시간이 지날수록 그 규모와 속도 면에서 지속적으로 성장하고 있다. P2P 대출 시장이 발달한 미국시장의 경우, 대출에 따른 연체가 지속적으로 증가하고 있으며 이를 예측하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 기존에 인공지능 방법론을 통해 단일 모델을 구축하여 P2P 대출의 연체 가능성을 예측한 연구는 많았다. 하지만 본 연구는 인공지능 방법론 단독이 아닌 자기조직화지도(SOM)를 같이 이용하여, 유사한 고객데이터 속성에 따라 군집을 사전에 분류한 뒤, 인공지능 방법론으로 연체를 예측할 경우 그 예측력을 높일 수 있음을 확인하였다. 또한 추가적으로 2015년에 적용되었던 동일한 분석 방법론이 이후 사업연도에도 동일한 결과를 가져오는지를 살펴보았더니 여전히 인공지능 방법론을 단독으로 사용하는 것보다 자기조직화지도(SOM)를 같이 이용한 실험 결과가 연체예측력을 높이는 것을 확인하였다. 또한 실제 서비스 적용 가능성 검토를 위해 군집을 좀더 늘리고 그 군집의 신용도에 따라 우선순위를 사전에 정해 새로운 대출데이터를 적용시켰을 때 해당 거래가 어떤 군집에 포함되는지를 확인하여 해당 거래의 적정 대출금리 책정과 연체가능성을 확인하는 결과를 도출하였다.
P2P 대출은 금융과 기술이 결합된 현대 금융시장의 대표적인 사례로, 시간이 지날수록 그 규모와 속도 면에서 지속적으로 성장하고 있다. P2P 대출 시장이 발달한 미국시장의 경우, 대출에 따른 연체가 지속적으로 증가하고 있으며 이를 예측하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 기존에 인공지능 방법론을 통해 단일 모델을 구축하여 P2P 대출의 연체 가능성을 예측한 연구는 많았다. 하지만 본 연구는 인공지능 방법론 단독이 아닌 자기조직화지도(SOM)를 같이 이용하여, 유사한 고객데이터 속성에 따라 군집을 사전에 분류한 뒤, 인공지능 방법론으로 연체를 예측할 경우 그 예측력을 높일 수 있음을 확인하였다. 또한 추가적으로 2015년에 적용되었던 동일한 분석 방법론이 이후 사업연도에도 동일한 결과를 가져오는지를 살펴보았더니 여전히 인공지능 방법론을 단독으로 사용하는 것보다 자기조직화지도(SOM)를 같이 이용한 실험 결과가 연체예측력을 높이는 것을 확인하였다. 또한 실제 서비스 적용 가능성 검토를 위해 군집을 좀더 늘리고 그 군집의 신용도에 따라 우선순위를 사전에 정해 새로운 대출데이터를 적용시켰을 때 해당 거래가 어떤 군집에 포함되는지를 확인하여 해당 거래의 적정 대출금리 책정과 연체가능성을 확인하는 결과를 도출하였다.
P2P lending is a prime example of the modern financial market that combines finance with technology. As time goes by, it continues to grow in its size and speed. In the US market, where the P2P loan market has developed from the beginning, delinquencies have been steadily increasing due to the incre...
P2P lending is a prime example of the modern financial market that combines finance with technology. As time goes by, it continues to grow in its size and speed. In the US market, where the P2P loan market has developed from the beginning, delinquencies have been steadily increasing due to the increase in loan size. There have been many studies predicting the possibility of delinquency of P2P loan by constructing a single model through artificial intelligence methodology. However, this study confirms that it is possible to improve the predictive power by predicting delinquency using artificial intelligence methodology after pre - sorting clusters using self - organizing map (SOM). In addition, we examined whether the same analytical methodology applied in 2015 had the same result in the subsequent business year. We found that the result of the combined experiment with the self-organizing methodology increased the predictability of delinquency rather than using the artificial intelligence method alone. In order to examine the applicability of the actual service, it is necessary to increase the number of groups and to determine priorities according to the credibility of the groups. When we applied the new customer loan data, we ascertained in which clusters the transactions were included and then determined the appropriate loan interest rate and possible delinquency of the transaction.
P2P lending is a prime example of the modern financial market that combines finance with technology. As time goes by, it continues to grow in its size and speed. In the US market, where the P2P loan market has developed from the beginning, delinquencies have been steadily increasing due to the increase in loan size. There have been many studies predicting the possibility of delinquency of P2P loan by constructing a single model through artificial intelligence methodology. However, this study confirms that it is possible to improve the predictive power by predicting delinquency using artificial intelligence methodology after pre - sorting clusters using self - organizing map (SOM). In addition, we examined whether the same analytical methodology applied in 2015 had the same result in the subsequent business year. We found that the result of the combined experiment with the self-organizing methodology increased the predictability of delinquency rather than using the artificial intelligence method alone. In order to examine the applicability of the actual service, it is necessary to increase the number of groups and to determine priorities according to the credibility of the groups. When we applied the new customer loan data, we ascertained in which clusters the transactions were included and then determined the appropriate loan interest rate and possible delinquency of the transaction.
주제어
#self-organizing map group analysis decision tree logistic regression neural network P2P lending
학위논문 정보
저자
Seung Hyun Kim
학위수여기관
연세대학교 일반대학원
학위구분
국내박사
학과
투자정보공학협동과정
지도교수
정봉주
발행연도
2019
총페이지
vii, 94p.
키워드
self-organizing map group analysis decision tree logistic regression neural network P2P lending
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.