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신용보증에 의존할 수밖에 없어 많은 중소기업은 ‘저투자-낮은 생산성-과소자본’의 악순환을 겪어 왔습니다. 신용보증기금에서 축적된 데이터로 더 정확한 신용평가와 개별지원이 가능하다면 이러한 악순환의 연결고리를 끊는 데 큰 도움
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그리스의 철학자 에픽테투스는 ‘자연이 인간에게 혀 하나와 귀 두 개를 내린 이유는 한 번 말하고 두 번 듣기 위함이다.’라고 말하면서 상대방의 말에 주의 깊게 경청하는 것을 강조하였습니다. 이렇듯 우리에게 주어진 두 귀는 우리가 살
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그런 저를 보시고, 친절하고 성실하다며 격려를 해주셨습니다. 저는 큰 보람과, 자부심을 느꼈고, 진정한 서비스가 어떤 것인지 조금이나마 깨달을 수 있었습니다. 또한 급변하는 국제화 시대에 발맞추기 위해 꾸준한 영어공부와, 금융, 컴퓨
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통해 금융시장 전반에 대한 스터디를 하며 실전 투자를 하는 것이 학교생활의 즐거움이었습니다. 1) 컴퓨터 활용능력 등 기타보유 skill
2) 경력 및 능력 : 프로젝트, 연구실적, 주요업무성과, 연수내역, 보유기술 및 능력 등
3) 자기 소개서
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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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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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신용평가를 병행하여 비교 분석하는 체계를 구축하면 보다 안정적인 결과를 도출할 수 있다.
2) AI 활용 신용평가의 표준화 및 감독 강화
AI 신용평가의 기준을 표준화하고, 금융당국이 알고리즘 편향 문제를 지속적으로 모니터링하는 시스템
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어 활동, 온라인 구매 패턴 등)를 활용한 대안 신용평가 모델 개발에 참여하여 신용평가 시스템의 확장성을 높이고자 합니다.
10년 차에는 신용평가 모델 개발을 총괄하며, 금융소외 계층까지 포용할 수 있는 신뢰성 높은 CB 시스템을 구축하
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신용평가 및 기업 분석을 수행하는 방식이 도입되고 있습니다. 저는 이러한 변화 속에서 데이터 기반 분석 역량을 활용하여 보다 정교한 신용평가 시스템을 구축하는 데 기여하고 싶습니다.
맺음말
신뢰할 수 있는 기업 평가와 투자 분석을
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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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