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평가모형의 종류

업무영역 종류 내용
Origination
Area
Application Scoring Model
(신평평점모형)

·고객의 여신(카드)신청 시점에서 신용도 평가를 위한 모형

- 신규고객의 신청정보(직장, 연령 등)와 외부CB정보를

종합하여 고객의 신용상태를 예측

Behavior Scoring Model
(행동평점모형)

·고객의 여신(카드)거래 기간 중 신용도 평가를 위한 모형

으로 현재 거래상태와 과거 실적 자료를 바탕으로 정기적
(ex. 월 1회)으로 고객의 신용상태를 예측

Collection
Area
Pre-Collections

·결제일이 도래하는 정상고객에 대해 연체가능성을 순위화

(Ordering)하는 모형으로 연체로 전이될 가능성이 높은
고객에 대하여 사전 관리를 하기 위한 목적으로 활용

Self-Cure Model

·단기연체 고객에 대해 연체진입 후 수일내에 어떠한 추심

활동 없이(No Treatment, No Action)도 완납 가능한 대상
을 정의하기 위해 활용(완납가능성을 순위화(Ordering)
하는 모형)

Recovery Scoring Model

·채권의 회수가능성을 측정하는 모형으로써, 여신의 경우

일반적으로 연체 일수가 180일 이상되는 고객에 적용하고
카드의 경우는 좀 더 이르게 적용할 수 있음

·회수비용을 고려한 순회수금액을 극대화하기 위해, 회수율

을 기준으로 상대적으로 높게 나타나는 그룹은 내부관리,
낮게 나타나는 그룹은 신용정보사 이관(Outsourcing)으로
분리하여 회수전략 수행

Marketing
Area
Attrition Model
(이탈방지 모형)

·기존 고객의 이탈가능성 혹은 비활성화 계좌를 측정하여

지속적인 관리 대상을 선별하기 위한 모형

Response Model
(반응모형)

·금융사의 Offer에 응답할 가능성이 있는 고객을 분류하는

모형으로 그 결과에 따라 방문 영업, 전화 영업 등 다양한
채널을 통해 신규 고객을 유치하거나, 기존 고객의
Cross-sell 전략을 수립에 활용

Others ML(Machine Learning) Model

·다양한 영역에서 축적되는 데이터를 기반으로 학습 및

예측을 수행하여 목적에 부합하는 결정을 이끌어내기 위해
만들어지는 특정한 방식의 모형

·금융분야에서도 전통적인 방식에서 탈피하여 인공지능

AI(Aritficial Intelligence)의 한 분야인 머신러닝 기법을
활용한 모형을 개발하여 업무에 적용하고 있음