AI
어피닛 AI 엔진이 규칙 기반 심사 정책을 학습 정책으로 전환해가는 과정
두줄요약
규칙 기반 대출 심사 정책의 한계를 분석하고, 이를 학습 정책으로 안전하게 전환하는 3단계 프레임워크를 소개했습니다. 위험을 늘리지 않으면서 단계적으로 검증 범위를 넓히는 방법을 제시했습니다.
핵심 내용
- 규칙 기반 대출 심사 정책이 예측 모델과 분리된 결정 구조, 하드 컷오프의 경계 효과, 보수화, 학습·평가 오염 문제를 만든다는 점을 정리
- 규칙을 한 번에 버리지 않고 학습 정책으로 안전하게 옮기기 위한 3단계 전환 프레임워크 제시
- 결정 복제, 배포 허용 판단, 병행 검증과 비대칭 정책 결합을 통해 위험을 늘리지 않으면서 단계적으로 완화 영역을 넓히는 방식 설명
- NPV 기반 보상, OPE, Shadow Testing, 통제 탐색 같은 평가·배포 절차를 함께 구성
적용해볼 점
- 기존 규칙 엔진이 있는 환경에서는 전면 교체보다 복제와 게이트 기반 전환을 우선 고려
- 승인/거절의 이진 지표보다 장기 기대수익과 안전 제약을 함께 보는 평가 체계 설계
- 검증 불가능한 구간은 무작위 확장보다 제한된 탐색과 점진적 확장으로 다루는 접근 필요