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신용과 운영 리스크 데이터를 기초로 산출된 결과치만 인정해 준다. 국내 금융기관의 경우 운영리스크 정의, 발생빈도 및 발생시 영향정도에 대한 과거 데이터 구축이 거의 이루어져 있지 않다.
따라서 은행권은 신용 및 운영리스크를 정확
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신용등급이 지나치게 주관적으로 결정됨에 따른 신용평가상의 오류로 인해 차주에게 너무 높거나 낮은 위험프리미엄이 부과될 가능성
좀 더 정밀한 신용위험의 구분을 위해서는 신용등급을 현재보다 세분화할 필요가 있으나 신용등급이 세
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신용평가사들의 필요에 의하여 평가하는 신용평가의 경우에서 이러한 지적이 많이 나타나고 있다.
이러한 신용평가에 대한 우려를 고려할 때 신용평가를 이용한 규제 등을 강화하기 이전에 보다 신용평가의 정밀성현황 및 개선을 위한 작업
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평가제도의 성과와 향후 과제, 한국행정연구원
김종융(2004) / 중소기업 신용평가시스템에 관한 연구, 창원대학교
이범수(2001) / 인터넷기업 평가 모델, 연세대학교
이경윤(2003) / 벤처 기업 평가 모형에 대한 연구, 서강대학교
조영삼(2009) / 중소
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신용평가기기관인 한국기업데이터(주)로부터 종전의 신용등급인 “BBB+” 보다 3단계 높은 “A+”등급을 받았다.
3. 결론
가. 삼정피앤에이의 종합결론
삼정피앤에이가 이처럼 성장할 수 있던 원동력은 크게 미래 성장의 진정한 원동력은 인재
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(주)삼정정밀주조에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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신용평가 모델을 구축해야 한다.
④ AI 기반 리스크 모니터링 시스템 구축
- AI 신용평가 결과를 실시간으로 모니터링하고, 금융위기 발생 가능성을 조기에 탐지할 수 있도록 해야 한다.
신용보증기관은 AI 기술을 활용하여 신속하고 정밀한
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