신용정보원 "AI로 개인사업자 부도율 예측 성능 높였다…금융권에 데이터 개방"

↑ DLDC 2020을 통해 발표된 연구 논문. [자료 제공 = 신용정보원]

한국신용정보원은 인공지능(AI) 기법을 기반으로 한 개인사업자 업종별 부도율 예측에 관한 연구 성과를 24일 공개했다.
개인사업자는 '기업'과 '개인(대표자)'의 속성을 모두 가지고 있으나 그동안 데이터가 충분하지 않아 개인사업자 특성을 반영한 연구가 어려웠다.
이에 신용정보원은 거시경제지표와 보유한 개인신용정보를 종합적으로 분석, 개인사업자 업종별로 향후 부도율을 예측하는 모형을 개발하기 위해 연구를 진행했다.
이번 연구에서는 신용정보원 보유 정보의 유용성을 실증했다. 기업 부도율 예측시 전통적으로 널리 사용하는 거시경제변수와 함께 신용정보원이 보유하는 미시적 신용정보를 추가로 사용할 때 예측력이 향상되는 것을 확인한 것이다.
연구에 따르면 거시경제변수만 사용했을 때와 비교해 신용정보원 보유 신용정보를 함께 사용한 심층신경망(DNN) 모델의 예측 성능이 4.74% 개선됨을 확인했다. DNN(Deep Neural Network)은 딥러닝 모델 중 하나로 입력층과 출력층 사이 여러 은닉층을 갖는 인공신경망을 의미한다.
특히, 이 모형에 활용된 AI 기법 및 개발 방법론은 지난 10월말 국제 딥러닝 전문가 컨퍼런스인 DLDC 발표를 통해 전 세계 데이터 과학자들과 공유해 호평을 받은 바 있다.
신현준 신용정보원장은 "그동안 개인사업자는 신용평가와 리스크 관리 시장에서 미지의 영역이었다"며 "AI 기법을 통해 개인사업자의 업종별 부도율을 정확하게 예측할 수 있다면 경제 시스템의 리스크를 예방하는데 큰 도움이 될 것"이라고 의미를 부여했다.
이어 "이 연구를 통해 검증된 유의미한 데이터들을 CreDB를 통해 개방해 금융회사 등이 AI 개발을 위한 데이터셋으로 활용할 수 있도록 지원할 계획"이라고 덧붙였다.
[전종헌 기자 cap@mkinternet.com]