문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
신용 리스크에서의 AI: 기초 및 기회
- 전통적 신용 리스크 모델 vs AI 기반 모델
- 신용 평가의 과제: 편향, 설명 가능성, 공정성
- 대출에서의 AI 적용을 위한 실제 사례 연구
신용 스코어링 모델을 위한 데이터
- 데이터 소스: 거래 데이터, 행동 데이터, 대안 데이터
- 대출 의사결정을 위한 데이터 정제 및 피처 엔지니어링
- 리스크 예측에서의 클래스 불균형 및 데이터 부족 처리
신용 스코어링을 위한 기계 학습
- 로지스틱 회귀 분석, 결정 트리, 랜덤 포레스트
- 스코어링 정확도를 위한 그래디언트 부스팅 (LightGBM, XGBoost)
- 모델 학습, 검증 및 튜닝 기술
AI 기반 대출 워크플로우
- 차주 세그멘테이션 및 대출 리스크 평가 자동화
- AI 강화된 심사 및 승인 프로세스
- ML을 이용한 동적 가격 책정 및 금리 최적화
모델 해석 가능성 및 책임 있는 AI
- SHAP 및 LIME을 이용한 예측 결과 설명
- 신용 모델의 공정성: 편향 탐지 및 완화
- 규제 프레임워크 준수 (예: ECOA, GDPR)
대출 시나리오에서의 생성형 AI
- LLM을 이용한 신청서 검토 및 문서 분석
- 차주 커뮤니케이션 및 인사이트 도출을 위한 프롬프트 엔지니어링
- 모델 테스트를 위한 합성 데이터 생성
신용 분야에서 AI 전략 및 거버넌스
- 내부 AI 역량 구축 vs 외부 솔루션 활용
- 모델 수명 주기 관리 및 거버넌스 모범 사례
- 향후 트렌드: 실시간 신용 스코어링, 오픈 뱅킹 통합
요약 및 다음 단계
요건
- 신용 리스크의 기본 개념에 대한 이해
- 데이터 분석 또는 비즈니스 인텔리전스 도구 사용 경험
- Python에 대한 친숙함 또는 기본 문법 학습 의지
수강 대상
- 대출 매니저
- 신용 분석가
- 핀테크 혁신가
14 시간
회원 평가 (1)
이미 몇몇 리포트를 알고 있으며, 오늘 확인한 프롬프트 중 일부를 사용할 예정입니다.
Kelly Cotham
코스 - Copilot for Finance and Accounting Professionals
기계 번역됨
