현재 위치
Home
신용정보 및 공공 빅데이터 분석사례 : 체납자 회수 가능성 예측모형 개발 및 체납정보 시스템 개선
-
- 발행기관
- 한국경영정보학회 바로가기
-
- 간행물
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
-
- 통권
- 2018년 경영정보관련 춘계학술대회 (2018.05)바로가기
-
- 페이지
- pp.6-12
-
- 저자
-
- 언어
- 한국어(KOR)
-
- URL
- https://www.earticle.net/Article/A330298
※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.
4,000원
원문정보
초록
- 한국어
- KCB는 2017년 공공 빅데이터 표준분석모델 수행기관으로 선정되어, 표준 체납자 예측 모형을 개발하고 기존 체납 정보 시스템을 개선하였다. 해당 과제는 국가행정의 기반이 되는 세금의 비효율적인 관리 및 징수 프로세스와 시스템을 개선하고, 데이터 기반의 과학적 국정운영 및 의사결정을 도모하였다는 평가를 받았다. 본 고에서는 체납자 회수 가능성 예측 모형의 주요 내용과 시뮬레이션 분석을 통한 기대효과를 살펴보고자 한다. 첫째, 체납자의 신용정보와 체납 정보의 데이터 융합 및 탐색적 자료 분석(EDA). 둘째, 로지스틱 회귀분석과 세 가지 머신 러닝 방법론(Recursive Partitioning, Neural Network, Random Forest) 의 예측 성능 비교를 통한 모형개발과정. 셋째, 예측 결과의 시스템 적용 및 시사점. 끝으로, 예측 시뮬레이션 분석을 통한 모형 적용 시 세금 조기 환수 및 비용절감 기대효과.
목차
요약
[사전자료] 체납자 및 체납액 현황
서론
연구목적
분석내용
1) 분석 대상 정의
2) 데이터 관리 시스템
3) 탐색적 자료 분석(EDA) 결과
체납자 회수 가능성 예측모형 개발
참고) 예측 모형 별 수식 [8]
결론 및 시사점
[참고자료] 모델 적용 시 기대효과
참고문헌
키워드
Machine Learning Prediction Modeling Neural Network Random Forest Credit Score System Logistic Regression저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
-
- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2025
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
이 권호 내 다른 논문 / 한국경영정보학회 정기 학술대회 2018년 경영정보관련 춘계학술대회
피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)
함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.
출처 : 네이버학술정보
0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.