본문 바로가기
[학술저널]

  • 학술저널

천예은(신한은행) 김세빈(신한은행) 이자윤(신한은행) 우지환(신한은행)

DOI : 10.7465/jkdi.2021.32.2.283

표지

북마크 0

리뷰 0

이용수 0

피인용수 0

초록

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.

As 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.

목차

요약
1. 서론
2. 문헌연구
3. 제안 모델
4. 실증분석
5. 결론
References
Abstract

참고문헌(0)

리뷰(0)

도움이 되었어요.0

도움이 안되었어요.0

첫 리뷰를 남겨주세요.
DBpia에서 서비스 중인 논문에 한하여 피인용 수가 반영됩니다.
인용된 논문이 DBpia에서 서비스 중이라면, 아래 [참고문헌 신청]을 통해서 등록해보세요.
Insert title here