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신용평가모델의 개발 및 확산, 사후관리 강화를 전제로 신용대출을 확대하여, 소상공인 정책자금 또는 금융자금 조달이 원활히 이루어질 수 있도록 해야 합니다. 담보에 집중하기보다 사업성평가 및 향후 수익성, 경영자의 경영능력 등을 체
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신용 리스크 관리 역량을 더욱 발전시킬 기회를 얻었습니다. 인턴 기간 동안 금융 데이터의 정제, 고객 신용평가 보조, 리스크 모델링 등을 수행하며 실무에서 요구되는 분석 능력과 비즈니스적 사고를 익힐 수 있었습니다. 또한, 데이터를 단
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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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는 지식으로 만들어 스스로의 발전에 기여하고 이를 통해 조직의 성장에 적극적인 기여를 할 수 있는 기회를 갖고 싶습니다.
처음에는 재무관리에서 시작된 호기심이 점차 공부를 하며 금융시장에 대한 매력으로 바뀌었습니다. 그 매력은 졸
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시절 가장 노력한 부분은 선, 후배들과 친목을 도모하는 시간이었습니다. 폭넓은 관계를 통해 학과회장 경험도 해보았습니다. 학생회 활동을 하면서 단체의 중요성과 시너지 효과를 느낄 수 있었고, 직책에 대한 책임감을 통해 성숙할 수 있
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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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기적으로 검토하여 공정성과 신뢰성을 확보해야 한다. 기존의 전통적 신용평가 모델과 AI 신용평가를 병행하여 비교 분석하는 체계를 구축하면 보다 안정적인 결과를 도출할 수 있다.
2) AI 활용 신용평가의 표준화 및 감독 강화
AI 신용평가
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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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다 정밀한 평가 모델을 구축하고, 실질적인 투자 의사결정에 기여할 수 있는 분석 전문가로 성장하고 싶습니다.
중장기적으로는 데이터 분석 기술을 활용한 신용평가 모델 고도화에 기여하고 싶습니다. 최근 금융업계에서는 AI 및 머신러닝
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