상호저축은행 연체 예측을 위한 신용 평점 도출에 관한 연구

A Study on the Deriving Credit Score for Estimating Loan Delinquency in a Mutual Saving Bank

소액 신용 대출 시장은 다양한 형태의 전문 대부업체들과 상호저축은행들이 주도하고 있으며, 최근 상호저축은행들의 비중은 크게 증가하고 있다. 하지만 일반 상호저축은행은 규모의 영세성과 시장 변화에 대한 정보 부재 등으로 인하여 급변하는 금융 환경에 따른 독자적이고 융통성 있는 신용 평가 시스템을 확립하지 못하고 있으며, 이들 대부분은 일반 신용 평가사들의 개인 신용 평가 정보를 바탕으로 연체 여부를 판단하고 있어서 고객 신용 관리 시스템에도 많은 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 국내의 한 상호저축은행의 대출 상품들에 대한 실증적 연구를 통하여 기존의 일반 신용평가사들의 평가 기준들과 데이터마이닝 기법을 이용한 연체 예측모델에 의한 평가 기준들을 상호 비교하여 타당성과 유용성을 진단해 보고 이를 근거로 바람직한 상호저축은행의 신용 평가 시스템의 기준을 제시해 보고자 한다. 실제 데이터를 이용한 분석을 통하여 Divergency 값 과 예측모델별 연체 비율을 예측해 보았고, 이를 통해 데이터마이닝 기법에 의한 평점들이 보다 정확한 연체 예측율을 갖는다는 점을 확인하였다.

Micro credit loan market is led by many kinds of special loan companies and mutual saving banks(MSB). Among them, MSB s are recently given much weight in the market. Despite of the relative importance of MSB s in the financial market, there is no unique and flexible credit evaluation system for them because of their poor scale and lack of information about market changes. Therefore, most of mutual saving banks rely on the general credit bureaus for investigating customer credits and it causes many practical problems in customer credit management system. This research proposes the validity and usefulness for delinquency prediction model based on data mining method compared with general credit bureaus using real data and suggests the guidance of credit evaluation system for MSB. According to the estimated divergency and the ratio of loan delinquency, the results of data mining method were more reliable to loan delinquency prediction than those of general credit bureaus.