맞춤형 특화모형 적시 출시 위한 AI플랫폼 도입

(신한은행)
(서울=NSP통신) 강수인 기자 = 신한은행은 디지털기반 언택트 환경 변화에 신속하고 유연하게 대응하기 위해 차별적인 대안정보를 활용한 AI(인공지능) 머신러닝 기반 전략 신용평가모형을 구축했다.
이번에 구축한 전략 신용평가모형은 금융정보를 보완할 ▲롯데 멤버스 ▲소액 결제 ▲카드가맹점 결제 ▲입출금 계좌 이용 등 ‘생활 밀착형 데이터’에 대한 정보를 내부 신용평가 과정에 추가해 기존 모형의 성능을 보완하고 금융정보가 부족한 고객의 평가 정확도를 개선했다. 오는 12월 출시를 앞두고 있는 O2O 음식주문 중개 플랫폼인 ‘땡겨요’에 축적된 정보도 활용해 모형을 계속 개선해나갈 계획이다.
신한은행은 빠른 환경 변화에 유연하게 대응함과 동시에 맞춤형 특화모형을 적시에 출시할 수 있는 역량을 확보하기 위해 이번 고도화 프로젝트에 신한은행 AI(인공지능) 플랫폼인 SACP(Shinhan AI Core Platform)를 도입했다. 또 카드매출, 재방문 이용수 등 가맹점 결제데이터를 활용한 ‘음식점 특화모형’을 개발함으로써 모형 개선 속도를 높이고 신사업과 우량차주를 적극적으로 발굴하겠다는 계획이다.
이번에 구축한 전략 신용평가모형은 금융정보를 보완할 ▲롯데 멤버스 ▲소액 결제 ▲카드가맹점 결제 ▲입출금 계좌 이용 등 ‘생활 밀착형 데이터’에 대한 정보를 내부 신용평가 과정에 추가해 기존 모형의 성능을 보완하고 금융정보가 부족한 고객의 평가 정확도를 개선했다. 오는 12월 출시를 앞두고 있는 O2O 음식주문 중개 플랫폼인 ‘땡겨요’에 축적된 정보도 활용해 모형을 계속 개선해나갈 계획이다.
신한은행은 빠른 환경 변화에 유연하게 대응함과 동시에 맞춤형 특화모형을 적시에 출시할 수 있는 역량을 확보하기 위해 이번 고도화 프로젝트에 신한은행 AI(인공지능) 플랫폼인 SACP(Shinhan AI Core Platform)를 도입했다. 또 카드매출, 재방문 이용수 등 가맹점 결제데이터를 활용한 ‘음식점 특화모형’을 개발함으로써 모형 개선 속도를 높이고 신사업과 우량차주를 적극적으로 발굴하겠다는 계획이다.
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신한은행 관계자는 “이번 신용평가모형 고도화는 빠르게 변화하는 환경에 대한 선제적 준비의 결과물”이라며 “지속적으로 모형을 개선할 수 있는 노하우와 인프라를 확보했다는데 의미가 큰 만큼 향후 혁신의 속도도 안정적으로 높여 나가겠다”고 말했다.
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