Module 01
신용 분석 자동화

AI 심사 엔진으로
대출 심사 3일을 1시간으로

마이데이터 + 대안 데이터 통합 분석, XGBoost/LightGBM 앙상블 신용평가, 설명 가능한 AI(XAI)로 금감원 가이드라인을 준수합니다.

70%
심사 시간 단축
94.7%
부실 예측 정확도
1시간
평균 심사 소요
XAI
금감원 가이드 준수
현황 분석

기존 신용 심사의 한계

느린 심사 속도

수기 서류 검토, 신용평가 조회, 재무 분석에 평균 3일 소요. 고객 이탈률 증가.

단순 신용점수 의존

KCB/NICE 점수만 활용. 실질 상환 능력 있는 금융 이력 부족 고객 배제.

설명 근거 부재

심사 거절 이유를 구체적으로 설명하기 어려워 고객 민원, 규제 리스크 발생.

APEX 솔루션

Credit AI 작동 방식

신용 분석 AI 처리 흐름

1
데이터 수집 및 통합
KCB·NICE 신용정보 + 마이데이터(계좌·카드·보험) + 대안 데이터(통신·쇼핑·공과금 납부이력) + 공공 데이터(건강보험료·국세·지방세)
2
AI 신용 모델 분석
XGBoost + LightGBM 앙상블로 PD(부도확률)·LGD(손실률)·EAD(부도시노출액) 자동 산출. DSR·LTV·RTI 자동 계산.
3
XAI 설명 리포트 생성
SHAP 값 기반 주요 영향 요인 시각화. 승인·거절 근거를 고객·심사역이 이해할 수 있는 언어로 자동 작성.
4
심사역 최종 검토
AI 초안을 심사역이 10분 내 검토·승인. 조건부 승인 시 AI가 금리·한도 조정안 자동 제안.

AI 심사 리포트 샘플 — 홍길동 (35세, 직장인)

APEX Credit AI — 신용 분석 완료
종합 신용 평가
KCB 신용점수: 731점 (상위 23%)
APEX 종합점수: 804점 (대안 데이터 반영)
부도확률(PD): 0.84% — 우량
손실률(LGD): 42.1% (담보 반영)
적합성 검토
DSR: 38.2% (기준 40% ✓)
LTV: 61.3% (기준 70% ✓)
RTI: 2.8 (기준 1.5 이상 ✓)
연소득: 5,800만원 (건강보험료 확인)
주요 긍정 요인 (SHAP 분석)
급여 납부 이력 안정 (+18%), 통신비 24개월 연체 없음 (+12%), 4대보험 납부 이력 (+9%)
판정: 승인 권고 — 2억원, 연 4.2%, 30년 원리금균등
기술 스펙

Credit AI 기술 구성

핵심 AI 모델

  • XGBoost + LightGBM 앙상블
    신용 등급 분류 및 PD/LGD/EAD 산출
  • SHAP (SHapley Additive exPlanations)
    AI 판단 근거 시각화 — 금감원 XAI 요건 충족
  • Transformer 기반 대안 데이터 모델
    비정형 소비 패턴, 납부 이력 시계열 분석
  • 마이데이터 Open API 연동
    금융결제원 마이데이터 3.0 표준 준수

데이터 소스

  • KCB · NICE 신용정보원
  • 마이데이터 (은행·카드·보험·증권)
  • 통신요금 납부이력 (SKT·KT·LGU+)
  • 건강보험료 · 4대보험 납부이력
  • 국세청 소득 확인 (홈택스 연동)
  • 등기부등본 · 건축물대장 (공공 API)
  • 쇼핑 패턴 (옵트인 방식, 동의 필수)
기대 효과

도입 ROI

70%
심사 소요 시간 단축
3일 → 8시간 이내
94.7%
부실 대출 예측 정확도
기존 룰 기반 대비 +18%p
15억
연간 심사 비용 절감
인력 재배치 + 부실률 감소

도입 단계별 로드맵

1단계 (1-2개월)
신용 데이터 연동, KCB/NICE API 구축, 기존 심사 데이터 모델 학습
2단계 (3-4개월)
마이데이터 + 대안 데이터 통합, XAI 리포트 생성, 파일럿 심사 병행 운영
3단계 (5-6개월)
전 지점 확대 적용, 모델 고도화, 금감원 AI 심사 가이드라인 대응 완료
메인으로 돌아가기
다음: 이상 거래 탐지