온라인 상거래 데이터를 반영한 개인신용평가모형(커머스스코어) 개발

초록

개인신용평가모형은 금융소비자의 미래 부도발생가능성을 평점 형태로 예측하는 수리적인 모형이다. 은행 등 금융회사는 개인신용평가모형을 활용해서 대출 승인 여부, 한도 및 금리 등을 결정한다. 일반적으로 개인신용평가모형을 구성하는 항목은 금융기관이 집중하는 신용정보 등이며, 최근 금융취약계층을 바르게 평가하기 위해 추가적인 평가항목으로 상거래, 통신 데이터 등 비금융정보가 반영되기 시작했다. 본 연구에서는 비금융정보 중 상거래 데이터를 반영한 새로운 개념의 개인신용평가모형즉, 커머스스코어를 실제 데이터에 기반하여 개발하고, 금융정보만으로 개발된 모형보다 상대적으로 높은 성능을 보임을 실증분석하였다. 또한 이를 활용해서 금융소비자의 리스크를 보다 정교하게 측정하고 효율적인 대출심사전략 수립이 가능함을 확인했다.