(서울=연합인포맥스) 손지현 기자 = 한국신용정보원이 24일 인공지능(AI) 기법을 기반으로 한 개인사업자 업종별 부도율 예측에 관한 연구성과를 공개했다.

이번 연구에서 기업 부도율 예측시 전통적으로 널리 사용된 거시경제변수와 함께 신용정보원이 보유하는 미시적 신용정보를 추가로 사용할 때 예측력이 향상되는 것이 확인됐다.

다양한 AI기법의 성능을 비교평가해 가장 예측력이 높은 모형을 구축하는 등 금융 분야에서도 AI기법이 활용될 수 있음을 시사하기도 했다.

이번 연구에 따르면 거시경제변수만 사용했을 때와 비교해 신용정보를 함께 사용한 'DNN(Deep Neural Network, 심층신경망)' 모델의 예측 성능이 4.74% 개선되는 것이 확인됐다. DNN모델은 딥러닝 모델 중 하나로 입력층과 출력층 사이에 여러 개의 은닉층을 갖는 인공신경망을 뜻한다.

특히 이 모형에 활용된 AI기법 및 개발방법론은 지난 10월 말 국제 딥러닝 전문가 컨퍼런스인 DLDC 발표를 통해 전세계 데이터 과학자들과 공유해 호평을 받았다.

신현준 신용정보원장은 "그동안 개인사업자는 신용평가와 리스크 관리 시장에서 미지의 영역이었다"며 "AI기법을 통해 개인사업자의 업종별 부도율을 정확하게 예측할 수 있다면 경제시스템의 리스크를 예방하는 데 큰 도움이 될 것"이라고 했다.

그는 "이 연구를 통해 검증된 유의미한 데이터들을 CreDB를 통해 개방해 금융사 등이 AI 개발을 위한 데이터셋으로 활용할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.

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