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족
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
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한다.
2) AI 기반 신용평가 모델의 투명성 강화
설명 가능한 AI(eXplainable AI, XAI)를 적용하여 신용평가 결과의 해석 가능성을 높이고, 평가 결과에 대한 신뢰도를 확보해야 한다.
3) 하이브리드 신용평가 모델 도입
기존 신용평가 모델과 AI 기반
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족: AI 모델의 결정 과정은 블랙박스 형태로 이루어져, 모델이 어떻게 결론을 내렸는지에 대한 투명성이 부족할 수 있습니다. 고객에게 설명 가능한 신용평가를 제공해야 하는데, AI는 이를 제대로 설명하기 어려울 수 있습니다. 또한, 차별적
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평가 모델 개발
- 금융소외 계층을 포용할 수 있도록 AI를 활용한 대안 신용평가 모델을 구축해야 한다.
④ AI 기반 리스크 모니터링 시스템 구축
- AI 신용평가 결과를 실시간으로 모니터링하고, 금융위기 발생 가능성을 조기에 탐지할 수 있
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I 모델을 결합한 '하이브리드 신용평가 시스템'을 도입하여 리스크를 최소화하는 것이 바람직하다.
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3. 면접 예상 질문 및 답변
1) 변제자 대위권 행사에서 금융기관 간 갈등을 줄이기 위한 최우선 정책은 무엇인가요?
변제자 대위권 행사
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평가 모형 개발’이라는 주제로 금융 관련 공모전에 참가한 경험이 있습니다. 이 프로젝트에서 저는 팀의 데이터 수집과 모델링을 담당하며, 머신러닝 기법을 활용하여 신용평가 모델을 개발하려 했습니다. 그러나 초기에는 신용평가에 적합
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모델 개발과 분석 파이프라인을 구축해보았습니다. 또한 고객사가 클라우드 마이그레이션을 통해 얻을 수 있는 이득에 대해 정성적 평가를 진행했습니다.
건설 현장에서 정기적로 현장 이미지가 수집되는 상황을 가정하여 구축한 위험사물
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질적 분석도 병행할 것입니다.
- 정책 평가 모델 적용: 기존의 정책 평가 모델을 적용하여 특정 정책이 목표한 성과를 달성했는지 분석하고, 이를 바탕으로 보다 효과적인 정책 수립 방안을 제안할 계획입니다.
3) 기대 효과 및 연구의 기여점
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있도록 정기적인 검증 프로세스를 마련하고, AI 평가 결과와 기존 신용평가 모델을 병행하여 검토하는 방안을 도입해야 한다.
2) 신용평가 데이터 표준화 및 감독 강화
AI 기반 신용평가에 활용되는 데이터를 표준화하고, 금융당국이 AI 신용
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유의미한 방향을 제시할 수 있다고 생각합니다. 기술이 아무리 정교해도, 잘못된 문제 정의는 잘못된 모델을 만들기 때문입니다. 고객 행동 예측, 신용 평가, 이상 거래 탐지 등 어떤 과업이 주어지더라도 저는 기술자 이전에 문제 해결자로서
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