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TabNet을 이용한 개인신용평가 모형의 성능과 해석능력 비교분석

  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 권호(발행년)
    2023년도 한국경영정보학회 춘계 학술대회 (2023.06) 바로가기
  • 페이지
    pp.549-553
  • 저자
    김민수, 홍태호
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A434258

원문정보

초록

한국어
본 연구는 금융 분야에서 블랙박스 문제를 해결한 TabNet 기반 딥러닝 모델을 개발하여 미국 FICO사의 HELOC 데이터를 대상으로 72.09% 예측 정확도를 달성했다. TabNet 설명 매서드를 통한 예측 결과의 유효성을 확인하였으며, 향후 TabNet을 활용해 비즈니스에서 딥러닝의 단점을 보완하여 투명성 높고 신뢰 가능한 인공지능의 활용에 대한 대안이 될 것으로 기대한다.

목차

Abstract
서론
이론적 배경
딥러닝 기반의 개인신용평가
설명 가능한 인공지능
TabNet
연구 프레임워크
실험 및 실험결과
TabNet 기반 예측 모형 구축
TabNet의 모형 해석 결과 도출
모형 해석 결과의 통합
결론
참고문헌

저자

  • 김민수 [ 부산대학교 경영학과 ]
  • 홍태호 [ 부산대학교 경영학과 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
    • 간기
      반년간
    • 수록기간
      1990~2025
    • 십진분류
      KDC 325 DDC 658