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Lending Club 데이터를 이용한 다분류 기반의 개인신용등급 예측

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  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 통권
    2018년 경영정보관련 춘계학술대회 (2018.05)바로가기
  • 페이지
    pp.633-637
  • 저자
    김은미, 박지영
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A330385

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원문정보

초록

한국어
최근 이슈가 되고 있는 핀테크는 폭발적인 성장세가 지속되면서 관련 분야의 다양한 연구가 시도되고 있으나, P2P 대출영역에 대한 연구는 저조하다. P2P 대출과 같은 플랫폼 분야는 핀테크 시장에서 가장 각광받고 있는 새로운 분야이며 국내에서도 성장 잠재력이 큰 분야라 할 수 있다. 특히 핀테크 서비스 시장이 가속화됨에 따라 기존 대출 시장의 단점과 한계점을 극복한 P2P 대출에 대한 잠재 성장성은 매우 크며 이에 대한 연구의 필요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 핀테크의 다양한 서비스 중 향후 성장 잠재력이 큰 P2P 대출에 중점을 두었으며 고객의 신용등급은 P2P 대출 서비스에서 필수요건이라 판단하여 다분류 SVM을 적용하여 다분류 기반의 고객신용등급 예측모형을 제안하고자 한다.

목차

Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 선행연구
  2.1 핀테크
  2.2 SVM(Support Vector Machine)
 Ⅲ. 연구 프레임워크
 Ⅳ. 데이터 및 실험설계
  4.1 데이터
  4.2 고객신용등급예측을 위한 변수선정
  4.3 실험설계
  4.4 실험결과
 Ⅴ. 결론
 참고문헌

키워드

핀테크 개인신용등급 신용등급 예측모형 다분류

저자

  • 김은미 [ 부산대학교 중국연구소 전임연구원 ]
  • 박지영 [ 국민대학교 비즈니스 IT 전문대학원 BK21플러스 사업팀 계약교수 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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

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