$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

신용 데이터의 이미지 변환을 활용한 합성곱 신경망과 설명 가능한 인공지능(XAI)을 이용한 개인신용평가
A Personal Credit Rating Using Convolutional Neural Networks with Transformation of Credit Data to Imaged Data and eXplainable Artificial Intelligence(XAI)

정보시스템연구 = The Journal of information systems, v.30 no.4, 2021년, pp.203 - 226  

원종관 (부산대학교 경영학과) ,  홍태호 (부산대학교 경영학과) ,  배경일 ((주)아톰릭스랩)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Purpose The purpose of this study is to enhance the accuracy score of personal credit scoring using the convolutional neural networks and secure the transparency of the deep learning model using eXplainalbe Artifical Inteligence(XAI) technique. Design/methodology/approach This study built a classifi...

주제어

표/그림 (10)

참고문헌 (70)

  1. 강구상, 최원석, 김종혁, 오태현, 이현진, 김승현, 박나연, "코로나 19 대응 주요국의 재정 및 통화금융 정책", [KIEP] 세계경제 포커스, 제20권, 제11호, 2020, pp. 1-19 

  2. 김성진, 안현철, "기업신용등급 예측을 위한 랜덤 포레스트의 응용", 산업혁신연구, 제32권, 제1호, 2016, pp. 187-211. 

  3. 김은미, 박지영, "온라인 P2P 환경에서 딥러닝을 적용한 다분류 기반 개인신용등급 예측모형". 인터넷전자상거래연구, 제19권, 제4호, 2019, pp. 43-57. 

  4. 김지윤, 조성배, "컨볼루션 신경망의 소셜대출 상환예측을 위한 요인분석 군집화기반 2D 입력배열 방법", 한국정보과학회 학술발표논문집, 2017, pp. 1337-1339. 

  5. 박대현, 류두진, "P2P대출과 공급망 금융", 재무연구, 제33권, 제3호, 2020, pp. 439-463. 

  6. 박성우, "개인 신용 평가 예측에 대한 다양한 머신러닝 기법 연구", 정보 및 제어 논문집, 2017, pp. 291-292. 

  7. 배재권, 이승연, 서희진, "인공지능기법을 이용한 온라인 P2P 대출거래의 채무불이행예측에 관한 실증연구", 한국전자거래학회지, 제23권, 제3호, 2018, pp. 207-224. 

  8. 유환, 이영재, "은행 금융상품에서 프라이빗 뱅커의 전문투자형 사모펀드 추천 의사결정", 정보시스템연구, 제28권, 제4호, 2019, pp. 333-358. 

  9. 윤종식, 노태협, 권영식, "신용카드 매출정보를 활용한 소상공인신용평가모형", 중소기업연구, 제29권, 제2호, 2007, pp. 73-98. 

  10. 이모세, 안현철, "효과적인 입력 변수 패턴 학습을 위한 시계열 그래프 기반 합성곱 신경망 모형: 주식시장 예측에의 응용", 지능정보연구, 제24권, 제1호, 2018, pp. 167-181. 

  11. 이성욱, 노태협, "통합 수리계획법을 이용한 개인신용평가모형", 정보시스템연구, 제16권, 제1호, 2007, pp. 1-21. 

  12. 이재식, 한재홍, "인공신경망을 이용한 중소기업 도산 예측에있어서의 비재무정보의 유용성 검증", 한국전문가시스템학회지, 제1권, 제1호, 1995, pp. 123-134. 

  13. 이현상, 오세환, "시계열 예측을 위한 LSTM 기반 딥러닝: 기업 신용평점 예측 사례", 정보시스템연구, 제 29권, 제1호, 2020, pp. 241-265. 

  14. 조유정, 손권상, 권오병, 인공지능의 사회적 수용도에 따른 키워드 검색량 기반 주가예측모형 비교연구. 지능정보연구, 제27권, 제1호, 2021, pp. 103-128. 

  15. 천예은, 김세빈, 이자윤, 우지환, "설명 가능한 AI 기술을 활용한 신용평가 모형에 대한 연구", 한국데이터정보과학회지, 제32권, 제2호, 2021, pp. 283-295. 

  16. 최수만, 전동화, 오경주, "P2P플랫폼에서의 대출자 신용분석 사례연구: 8 퍼센트, 렌딧, 어니스트 펀드", 지식경영연구, 제21권, 제3호, 2020, pp. 229-247. 

  17. 홍종선, 장동환, "ROC곡선 길이의 판단기준", 한국데이터정보과학회지, 제31권, 제5호, 2020, pp. 851-863. 

  18. 홍태호, 김성훈, 김은미, "GAN과 DNN을 활용한 딥러닝 기반의 지능형 개인신용 평가모형", 인터넷전자상거래연구, 제19권, 제1호, 2019, pp. 1-16. 

  19. Abdou, H. A. and Pointon, J., "Credit Scoring, Statistical Techniques and Evaluation Criteria: A Review of the Literature. Intelligentsystems in Accounting", finance and management, Vol. 18, No. 2-3, 2011, pp. 59-88. 

  20. Adadi, A. and Berrada, M., "Peeking Inside the Black-Box: a Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI)", IEEE access, Vol. 6, 2018, pp. 52138-52160. 

  21. Arrieta, A. B., Diaz-Rodriguez, N., Del Ser, J., Bennetot, A., Tabik, S., Barbado, A., ... and Herrera, F, "Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, Taxonomies, Opportunities and Challenges toward Responsible AI", Information Fusion,, Vol. 58, 2020, pp. 82-115. 

  22. Bach, S., Binder, A., Montavon, G., Klauschen, F., Muller, K. R., and Samek, W., "On Pixel-wise Explanations for Non-linear Classifier Decisions by Layer-wise Relevance Propagation". PloS one, Vol. 10, No. 7, 2015, e0130140. 

  23. Bae, J. K. and Kim, J., "A Personal Credit Rating Prediction Model using Data Mining in Smart Ubiquitous Environments", InternationalJournal of Distributed Sensor Networks, Vol. 11. No. 9, 2015, 179060. 

  24. Baesens, B., Setiono, R., Mues, C., and Vanthienen, J., "Using Neural Network Rule Extraction and Decision Tables for Credit-risk Evaluation", Management science, Vol. 49, No. 3, 2003, pp. 312-329. 

  25. Bayraci, S. and Susuz, O., "A Deep Neural Network(DNN) based Classification Model in Application to Loan Default Prediction.", Theoretical and Applied Economics, Vol. 22, No. 4, 2019, pp. 75-84. 

  26. Bohle, M., Eitel, F., Weygandt, M., and Ritter, K., "Layer-wise Relevance Propagation for Explaining Deep Neural Network Decisions in MRI-based Alzheimer's Disease Classification", Frontiers in aging neuroscience, Vol. 11, 2019, pp. 194. 

  27. Breiman, L, "Random Forests". Machine learning, Vol. 45, No. 1, 2001, pp. 5-32. 

  28. Buyukyilmaz, M. and Cibikdiken, A. O., "Voicegender Recognition using Deep Learning. In 2016 InternationalConference on Modeling", Simulation and Optimization Technologies and Applications (MSOTA2016). December 2016, pp. 409-411. 

  29. Byanjankar, A., Heikkila, M., and Mezei, J., "Predicting Credit Risk in Peer-to-peer Lending: A Neural Network Approach", In 2015 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence. December 2015, pp. 719-725. 

  30. Ding, X., Zhang, Y., Liu, T., and Duan, J. "Deep Learning for Event-driven Stock Prediction", In Twenty-fourthinter national joint conference on artificial intelligence. June 2015. 

  31. Durand, D., "Risk Elements in Consumer Installment Financing". National Bureau of Economic Research, 1941. 

  32. Emekter, R., Tu, Y., Jirasakuldech, B., and Lu, M., "Evaluating Credit Risk and Loan Performance in Online Peer-to-Peer (P2P) Lending", Applied Economics, Vol. 47. No.1, 2015, pp. 54-70. 

  33. Fung, G., Sandilya, S., and Rao, R. B. "Rule Extraction from Linear Support Vector Machines", In Proceedings of the eleventh ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery in data mining, August 2005, pp. 32-40. 

  34. Futagami, K., Fukazawa, Y., Kapoor, N., and Kito, T., "Pairwise Acquisition Prediction with SHAP Value Interpretation". The Journal of Finance and Data Science, Vol. 7, 2021, pp. 22-44. 

  35. Grezmak, J., Zhang, J., Wang, P., Loparo, K. A., and Gao, R. X., "Interpretable Convolutional Neural Network through Layer-wise Relevance Propagation for Machine Fault Diagnosis". IEEE Sensors Journal, Vol. 20, No. 6, 2019, pp. 3172-3181. 

  36. Han, D., Liu, Q., and Fan, W., "A New Image Classification Method using CNN Transfer Learning and Web Data Augmentation", .Expert Systems with Applications, Vol. 95, 2018, pp. 43-56. 

  37. Hand, David J., and William E. Henley. "Statistical Classification Methods in Consumer Credit Scoring: a Review." Journal of the RoyalStatistical Society: Series A (Statistics in Society) Vol. 160, No. 3 1997, pp. 523-541. 

  38. Hajek, P., "Municipal Credit Rating Modelling by Neural Networks." Decision Support Systems, Vol. 51, No. 1, 2011, pp. 108-118. 

  39. He, K., Zhang, X., Ren, S., and Sun, J., "Deep Residual Learning for Image Recognition.", In Proceedings of the IEEE conferenceon computer vision and pattern recognition, 2016, pp. 770-778. 

  40. Hearst, M. A., Dumais, S. T., Osuna, E., Platt, J., and Scholkopf,B., "Support Vector Machines". IEEE Intelligent Systems andtheir applications, Vol. 13, No. 4, 1998, pp. 18-28. 

  41. Hosaka, T., "Bankruptcy Prediction using Imagedfinancial Ratios and Convolutional Neural Networks", Expert systems with applications, Vol. 117, 2019, pp. 287-299. 

  42. Jung, Y. J., Han, S. H., and Choi, H. J., "Explaining CNN and RNN Using Selective Layer-Wise Relevance Propagation". IEEE Access, 9, 18670-18681. 

  43. Kim, B., Park, J., and Suh, J., "Transparency and Accountability in AI Decision Support: Explaining and Visualizing Convolutional Neural Networks for Text Information", Decision Support Systems, Vol. 134, 2020, 113302. 

  44. Kvamme, H., Sellereite, N., Aas, K., and Sjursen, S., "Predicting Mortgage Default using Convolutional Neural Networks", Expert Systemswith Applications, Vol. 102, 2021, pp. 207-217. 

  45. LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., and Haffner, P., "Gradient-based Learning Applied to Document Recognition". Proceedings of the IEEE, Vol. 86, No. 11, 1998, pp. 2278-2324. 

  46. Lee, H. and Kwon, H., "Going Deeper with Contextual CNN for Hyperspectral Image Classification", IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 26, No. 10, 2017, pp. 4843-4855. 

  47. Li, H., Tian, Y., Mueller, K., and Chen, X., "Beyond Saliency: Understanding Convolutional Neural Networks from Saliency Prediction on Layer-wise Relevance Propagation". Image and Vision Computing, Vol. 83, 2019, pp. 70-86. 

  48. Mai, F., Tian, S., Lee, C., and Ma, L., "Deep Learning Models for Bankruptcy Prediction using Textual Disclosures", Europeanjournal of operational research, Vol. 274, No. 2, 2019, pp. 743-758. 

  49. Martens, D., Baesens, B., Van Gestel, T., and Vanthienen, J., "Comprehensible Credit Scoring Models using Rule Extraction from Support Vector Machines", European journal of operational research, Vol. 183, No. 3, 2007, pp. 1466-1476. 

  50. Moscato, V., Picariello, A., and Sperli, G. "A Benchmark of Machine Learning Approaches for Credit Score Prediction", Expert Systems with Applications, Vol. 165, 2021, 113986. 

  51. Nehrebecka, N., "Predicting the Default Risk of Companies. Comparison of Credit Scoring Models: LOGIT vs Support Vector Machines", Ekonometria, Vol. 22, No. 2, 2018, pp. 54-73. 

  52. Orgler, Y. E., "A Credit Scoring Model for Commercial Loans". Journal of money, Credit and Banking, Vol. 2, No. 4, 1970, pp. 435-445. 

  53. Pant, D. R., Neupane, P., Poudel, A., Pokhrel, A. K., and Lama, B.K., "Recurrent Neural Network based Bitcoin Price Prediction by Twitter Sentiment Analysis", In 2018 IEEE 3rd International Conference on Computing, Communication and Security (ICCCS), October 2018, pp. 128-132. 

  54. Pourbasheer, E., Riahi, S., Ganjali, M. R., and Norouzi, P., "Application of Genetic Algorithm - Support Vector Machine (GA-SVM) for Prediction of BK-channels Activity", European journal of medicinalchemistry, Vol. 44, No. 12, 2009, pp. 5023-5028. 

  55. Rao, C., Liu, M., Goh, M., and Wen, J., "2-Stage Modified Random Forest Model for Credit Risk Assessment of P2P Network Lending to "Three Rurals" Borrowers". Applied Soft Computing, Vol. 95, 2020. 106570. 

  56. Roondiwala, M., Patel, H., and Varma, S., "Predicting Stock Prices using LSTM", International Journal of Science and Research(IJSR), Vol. 6, No. 4, 2017, pp. 1754-1756. 

  57. Ruyu, B., Mo, H. and Haifeng, L., "A Comparison of Credit Rating Classification Models Based on Spark-Evidence from Lending-club". Procedia Computer Science, Vol. 162, 2019, pp. 811-818. 

  58. Van Lent, M., Fisher, W., and Mancuso, M., "An Explainable Artificial Intelligence System for Small-unit Tactical Behavior". In Proceedings of the national conference on artificial intelligence, July 2004, pp. 900-907. 

  59. Vapnik, V., "The Nature of Statistical Learning Theory", Springer science & business media. 2013. 

  60. Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., Sutskever, I., and Salakhutdinov, R., "Dropout: a Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting", The journal of machine learning research, Vol. 15, No. 1, 2014, pp. 1929-1958. 

  61. Sedighi, M. and Afshari, D., "Creep Feed Grinding Optimization by an Integrated GA-NN System". Journal of Intelligentmanufacturing, Vol. 21, No. 6, 2010, pp. 657-663. 

  62. Selvin, S., Vinayakumar, R., Gopalakrishnan, E. A., Menon, V. K.,and Soman, K. P. , "Stock Price Prediction using LSTM, RNN and CNN-sliding Window Model". In 2017 international conference onadvances in computing, communications and informatics (icacci, September 2017, pp. 1643-1647. 

  63. Shortliffe, E. H. and Buchanan, B. G., "A Model of Inexact Reasoning in Medicine", Mathematical biosciences, Vol. 23, No. 3-4, 1975, pp. 351-379. 

  64. Sohn, S. Y. and Kim, J. W, "Decision Tree-based Technology Credit Scoring for Start-up Firms: Korean Case", Expert Systems with Applications, Vol. 39 No. 4, 2012, pp. 4007-4012. 

  65. Srinivas, M. and Patnaik, L. M., "Adaptive Probabilities of Crossover and Mutation in Genetic Algorithms". IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 24, No. 4, 1994, pp. 656-667. 

  66. Takahashi, N., Gygli, M., and Van Gool, L., "Aenet: Learning Deep Audio Features for Video Analysis". IEEE Transactions onMultimedia, Vol. 20, No. 3, 2017, pp. 513-524. 

  67. Triki, I., "Credit Scoring Models for a Tunisian Microfinance Institution: Comparison between Artificial Neural Network and Logistic Regression". Review of Economics & Finance, Vol. 6, 2016, pp. 61-78. 

  68. Wiginton, J. C., "A Note on the Comparison of Logit and Discriminant Models of Consumer Credit Behavior". Journal of Financial and Quantitative Analysis, 1980, pp. 757-770. 

  69. Yang, H., Li, E., Cai, Y. F., Li, J., and Yuan, G. X., "The Extraction of Early Warning Features for Predicting Financial Distress based on XGBoost Model and Shap Framework", International Journal of Financial Engineering, Vol. 8, No. 3, 2021, 2141004. 

  70. Zhang, Y., Jia, H., Diao, Y., Hai, M., and Li, H., "Research on Credit Scoring by Fusing Social Media Information in Online Peer-to-Peer Lending". Procedia Computer Science, Vol. 91, 2016, pp. 168-174. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로