The accuracy of the model and the explanation of the results are important factors that should be considered simultaneously Recently, applications of explainable artificial intelligence are increasing, and it is especially widely applied in the financial field where interpretation of results is important. In this paper, we compare the performance of open API credit evaluation data using various machine learning techniques. In addition, existing financial logic is verified through explainable artificial intelligence technologies, SHAP and LIME. Accordingly, it is expected to demonstrate the applicability of machine learning in the financial market.
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모델의 정확도와 결과에 대한 설명가능성은 동시에 고려되어야 할 중요한 요소이다. 최근에는 설명가능한 인공 지능을 적용하는 응용 사례가 증가하였고 결과에 대한 해석이 특히 중요시되는 금융에서도 많이 적용되고 있다. 본 논문에서는 오픈 API의 신용평가 자료를 다양한 머신러닝 기법의 성능을 비교하고 모델로부터 설명가능한 인공지능 기법인 SHAP과 LIME을 통해 정확도와 결과에 대한 설명력을 보이고자 한다. 이에 따라 금융 시장에서 머신러닝의 적용가능성을 보일 것으로 기대된다.
목차
요약 Abstract Ⅰ. 서론 Ⅱ. 관련 연구 Ⅲ. 연구 설계 Ⅳ. 실험 및 결과 1. 데이터 2. 성능 지표 및 성능 비교 Ⅴ. 설명가능성 해석 1. 전통적인 통계모델의 해석 2. 선형 모델의 설명 가능성 3. 트리 모델의 설명 가능성 Ⅵ. 결론 및 향후 연구 References
국제문화기술진흥원 [The International Promotion Agency of Culture Technology]
설립연도
2009
분야
공학>공학일반
소개
본 진흥원은 문화기술(Culture Technology) 관련 산·학·연·관으로 구성된 비영리 단체이다. 문화기술(CT)은 정보통신기술(ICT), 문화적 사고 기반의 예술, 인문학, 디자인, 사회과학기술이 접목된 신융합기술(New Convergence Technology, NCT)로 정의한다. 인간의 삶의 질을 향상시키고, 진보된 방향으로 변화시키고, 문화기술 관련 분야의 학술 및 기술의 발전과 진흥에 공헌하기 위하여, 제3조의 필요한 사업을 행함을 그 목적으로 한다.
간행물
간행물명
The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]
간기
격월간
pISSN
2384-0358
eISSN
2384-0366
수록기간
2015~2025
등재여부
KCI 등재
십진분류
KDC 600DDC 700
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