자기학습 기반 고객맞춤 서비스
비용·시간 줄이고 최신화 지속
급변 금융환경에 신속대응 가능
자기학습 프로세스란 최신의 데이터가 자동 반영된 데이터 레이크(데이터 저장소)를 활용해 주기적인 알고리즘 자기학습을 진행하고, 학습한 머신러닝 모형을 여신심사 및 운영전략 등 각종 은행 시스템에 적용하는 것을 의미한다.
자기학습 프로세스에서 이용되는 데이터 레이크(데이터 저장소)는 재무, 금융거래정보 등 전통적 데이터와 국민연금 정보, 감사 및 공시정보와 같은 대내외 대안정보를 포함해 더욱 정교한 신용평가 모형을 구축하는데 활용된다.
신한은행은 자기학습 프로세스를 통해 모형 재개발에 필요한 시간과 비용을 획기적으로 낮추고 신용평가 모형을 지속 최신화해 금융환경 및 산업구조 변화에 신속한 대응력을 갖추게 됐다.
신한은행 관계자는 “이번 자기학습 프로세스 이행을 통해 다양한 대안정보를 발굴하고 전략적 신용평가모형을 지속적으로 업그레이드 할 예정이다”며 “디지털 신기술을 활용한 신용평가 혁신을 통해 맞춤형 고객 서비스를 확대하겠다”고 말했다.
이은실 데이터투자 기자 news@datatooza.com
