KCI우수등재
설명 가능한 AI 기술을 활용한 신용평가 모형에 대한 연구
저자
천예은(Ye Eun Chun) ; 김세빈(Se Bin Kim) ; 이자윤(Ja Yun Lee) ; 우지환(Ji Hwan Woo)
발행기관
학술지명
한국데이터정보과학회지(Journal of the Korean data & information science society)
권호사항
발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
283-295(13쪽)
KCI 피인용횟수
6
DOI식별코드
제공처
소장기관
인공지능 기술이 발전함에 따라, 금융 산업에도 인공지능 기술을 적용하는 사례들이 증가하고 있다. 그러나 인공지능 기술의 경우 많은 부분 비선형성이 높기 때문에 결과를 도출하는 과정에 대한 이해가 직관적이지 않는 것이 문제이다. 이런 특성으로 인해서 인공지능으로 결과를 도출하는 과정을 블랙박스로 표현하기도 한다. 최근 EU에서 새로운 개인정보 보호 규정을 만들면서, 인공지능 알고리즘을 통해 도출된 결과에 대해서 고객이 서비스 제공자에게 설명을 요청할 수 있는 권리를 보장하였다. 즉, 금융 산업에서 인공지능 기술을 적용하기 위해서는, 높은 정밀도뿐만 아니라 설명할 수 있는 능력도 고려해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 외부에 오픈된 다양한 신용 정보 데이터를 활용하여, 인공지능 기반의 신용평가 알고리즘을 제안하였다. 이와 함께, 인공지능이 도출한 결과에 대해서, 데이터의 다양한 특성들 중에서 어떤 특성이 결과 도출에 큰 영향을 끼쳤는지 도출하는 알고리즘을 제안하였다. 또한, 이를 확장해서 인공지능이 도출한 결과의 변동이 있었을 때, 변동 결과를 설명하는 방법을 금융 데이터에 적용하였다. 제안된 방법을 통해서, 금융 서비스에서 인공지능 기술을 도입할 때, 설명력을 제공할 수 있음을 확인하였다는 점에서 큰 의미가 있다.
더보기As artificial intelligence technology develops, cases of applying it to the financial industry are increasing. However, the biggest drawback is that understanding the process how the results are derived is not intuitive because most of its relationships are non-linear. Therefore, the process of deriving results using artificial intelligence is sometimes expressed as a black box. Recently, the EU created a new privacy regulation, guaranteeing the right of customers to request service providers for explanations about the results obtained by artificial intelligence algorithms. In other words, to apply artificial intelligence technology in the financial industry, not only high precision but also the ability to explain the results must be considered. In this paper, using various externally disclosed credit information data, an artificial intelligence-based credit rating algorithm was proposed. Also, for the results derived by artificial intelligence, we introduced an algorithm to calculate and distinguish which of the various characteristics of the data has the most significant effect. Finally, we further expanded this by applying the method of explaining the modified result to the financial data to explain when there is a change in the result derived by artificial intelligence. This research has great significance as it confirms that the proposed method can provide explanatory power when introducing artificial intelligence technology in financial services.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2017-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.18 | 1.18 | 1.07 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.01 | 0.91 | 0.911 | 0.35 |
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