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TabNet을 이용한 개인신용평가 모형의 성능과 해석능력 비교분석
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- 발행기관
- 한국경영정보학회 바로가기
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- 간행물
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2023년도 한국경영정보학회 춘계 학술대회 (2023.06)바로가기
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- 페이지
- pp.549-553
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A434258
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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
키워드
Credit Scoring Deep Learning TabNet Interpretability XAI저자
간행물 정보
발행기관
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- 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
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- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2025
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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