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신용보증기금 금융사무 지역전문-수도권 자기소개서
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AI 모델은 복잡한 신경망 구조를 기반으로 학습되므로, 평가 결과에 대한 해석이 어려운 경우가 많다. 이는 금융기관 및 감독 기관이 AI 모델의 결정 과정을 검토하는 데 한계를 초래할 수 있다.
③ 데이터 품질 및 보안 문제
AI 신용평가 모델의 성능은 학습 데이터의 품질에 따라 좌우된다. 만약 부정확한 데이터가 입력되거나 데이터가 해킹될 경우, 신용평가 결과에 큰 영향을 미칠 수 있다.
3) 신용보증기관의 AI 활용 정책 방향
① 설명 가능한 AI(XAI) 도입
② 데이터 품질 검증 체계 강화
③ AI 기반 대안 신용평가 모델 개발
④ AI 리스크 관리 거버넌스 구축
신용보증기관은 AI 기술을 활용하여 신용평가의 신뢰성과 공정성을 확보하고, 금융포용성을 확대하는 역할을 수행해야 한다.
AI 모델은 복잡한 신경망 구조를 기반으로 학습되므로, 평가 결과에 대한 해석이 어려운 경우가 많다. 이는 금융기관 및 감독 기관이 AI 모델의 결정 과정을 검토하는 데 한계를 초래할 수 있다.
③ 데이터 품질 및 보안 문제
AI 신용평가 모델의 성능은 학습 데이터의 품질에 따라 좌우된다. 만약 부정확한 데이터가 입력되거나 데이터가 해킹될 경우, 신용평가 결과에 큰 영향을 미칠 수 있다.
3) 신용보증기관의 AI 활용 정책 방향
① 설명 가능한 AI(XAI) 도입
② 데이터 품질 검증 체계 강화
③ AI 기반 대안 신용평가 모델 개발
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