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평가』, 2009.08.
배재권, 『Voting 알고리즘과 인공신경망을 이용한 부도예측을 통항 통합알고리즘』, 한국비즈니스리뷰, 2010.8.
KB 금융지주 경영연구소, 초대형 컨테이너선 발주 경쟁, 해운 치킨게임의 서막, 2015.10.19.
한국신용평가, 『현대상선
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신용평가 시스템이 등장하고 있다. 이러한 방식은 금융 이력이 부족한 사람들에게 신용 기회를 제공할 수 있다는 긍정적인 측면도 있지만, 동시에 새로운 형태의 차별을 야기할 수 있다.
데이터 편향에 의한 불이익: 신용평가 알고리즘이 특
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결과, 최종적으로 인가를 획득할 수 있었습니다.”
32. 인공지능 모델의 편향성 문제 해결 방법은?
“다양성 있는 학습 데이터셋 구축과 Fairness 알고리즘 적용이 필수적입니다. 신용평가 모델 개선 시 여성창업자 데이터를 추가해 기존 대비 승
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서론 1. 연구대상 선정
→ 세계 20대 해운 기업들을 토대로 재무제표를
이용한 Z-SCORE 분석으로 인해 부도율 예측
“ 세계 7위 해운회사 한진해운의 몰락 ”
회사 내 체계적인 회계관리와 재무관리 미흡
세계적 선사들 또한 마찬가지로 미
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알고리즘) 이해. 블록체인 트릴레마와 오라클 문제, 디파이(De-Fi)와 스테이블 코인 개념 이해.
? NFT 기술 및 활용(feat. 메타버스): NFT(Non-Fungible Token)의 개념과 특징(상호운용성, 거래가능성, 프로그래밍 가능성) 이해. 메타버스(Metaverse)의 개념
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신용평가회사, 회계사, 변호사 등의 전문가 집단, 은행 및 신용보증기금 등 신용보강(信用補强)기관 등 많은 금융법률회계전문가들이 합심하여 만들어 내는 것이기 때문이다.
이러한 자산유동화는 고정자산(固定資産) 축적(蓄積)과 부실채권
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신용정보회사의 기능을 정책자금 분야도 취급할 수 있도록 하여야 한다.
신용정보회사에 정책자금 사용자의 신용평가가 가능하도록 하여 년 1~2회 정기적으로 신용평가를 실시하고 부실징후를 발견할 수 있도록 하며, 한편 경영지도 전문업
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신용평가기관은 저작권 유동화자산에 대한 세부적인 분석을 통해 필요한 신용보강 수준을 평가하는 한편 발행에 참여하는 각 기관 및 발행 절차상 도입되는 다양한 위험통제장치들의 신용위험 수준을 파악함으로써 저작권 유동화증권의 원
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신용평가기관들은 기업의 소유구조를 기업의 신용 및 경쟁력 평가에 영향을 미치는 주요 외생병수로 다루고 있다. 최근 우리나라에서도 기업지배구조에 대한 논의가 진행되면서 재벌기업의 문어발식 경영권 확장을 제한하기 위한 제도인 출
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신용평가시스템의 보유미비, 신용보증기관의 일반은행으로의 보증업무국한, 리스크 매니지먼트의 전문성결여, 높은 수신금리에 따른 수신유치와 이에 수반한 높은 여신금리 적용 여신실행(감독당국의 이자율 제한 이전까지)으로 인한 대출
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한국기술신용평가(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
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평가를 제공해야 하는데, AI는 이를 제대로 설명하기 어려울 수 있습니다. 또한, 차별적인 알고리즘으로 이어질 위험이 있습니다.
다. 기술적 한계: AI 모델은 특정 패턴을 학습하고 예측하는 능력이 뛰어나지만, 고객의 미래 신용도나 경제적
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평가 모델과 AI 신용평가를 병행하여 비교 분석하는 체계를 구축하면 보다 안정적인 결과를 도출할 수 있다.
2) AI 활용 신용평가의 표준화 및 감독 강화
AI 신용평가의 기준을 표준화하고, 금융당국이 알고리즘 편향 문제를 지속적으로 모니
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신용평가 데이터 표준화 및 감독 강화
AI 기반 신용평가에 활용되는 데이터를 표준화하고, 금융당국이 AI 신용평가 모델의 공정성을 감독하는 체계를 구축해야 한다. 이를 통해 알고리즘 편향 문제를 완화할 수 있다.
3) AI 기반 리스크 관리
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신용보증기관은 AI 기반 신용평가 모델을 적극적으로 활용하여 신속하고 정확한 신용평가를 수행하고, 리스크를 사전에 감지할 수 있도록 해야 한다. 다만, 알고리즘 편향 문제와 데이터 품질 이슈를 해결하기 위해 설명 가능한 AI 도입, 데이
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신용평가, 시장 예측 등에 통계 기법을 적용해 금융 안정성 확보와 자산 가치 극대화에 기여할 것입니다. 특히 빅데이터와 머신러닝 기술을 활용하여 신용 위험 분석과 금융 사기 탐지 시스템 개발에 참여함으로써 금융 산업의 신뢰성과 효율
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