밸런스히어로 AI 엔진이 대출금액을 산출하는 방법
두줄요약
소득증빙과 신용정보가 부족한 고객의 대출금액 산정 문제를 다뤘습니다. 대안데이터와 구간중도절단 추정으로 모든 신청자에 대한 승인금액 예측 방식을 소개했습니다.
문제 상황
- 소득증빙, 신용정보, 소비내역이 없거나 부족한 무담보 대출 신청자에 대한 승인금액 산정 한계
- 서류 제출과 지점 방문 중심 절차로 인한 높은 이탈과 운영 부담
- 기존 가처분소득 기반 산정 방식의 데이터 활용 범위와 적용 대상 제한
원인 분석
- 전통적 방식이 급여, 고정지출, 기존 대출 상환액처럼 정형화된 정보에 의존
- 인도 중산층과 Thin-Filer 대상에서는 필요한 금융 데이터 누락이 빈번
- 대안데이터와 결측값을 적극 반영하는 AI/ML 활용 부족
해결 방법
- 과거 상환 결과를 기준으로 적절한 대출금액을 구간으로 정의하고 중도절단 문제로 재구성
- GLB와 LUB를 라벨로 삼아 대안데이터 포함 다양한 특징값으로 지도학습 모델 구축
- 결측 허용 알고리즘을 사용해 데이터 일부가 없어도 승인금액 예측 가능하게 설계
