특정 고객 또는 그 고객과 비슷한 고객이 채무를 이행하지 않을 확률은 얼마일까요? 수금을 위해 노력해볼 가치가 가장 큰 연체 고객은 누구일까요? 대금을 결제하지 못했어도 신용카드 사용을 허용해야 할 고객은 누구일까요? 속도, 정확성, 확신을 갖고 이러한 질문에 답하면 비즈니스 결과가 크게 달라질 수 있습니다. 이는 전통적인 은행부터 자동차 딜러, 모기지 회사, 통신 업체, 정부 기관, 헬스케어 시스템, 보험 회사, 신용 관리 서비스에 이르기까지 모든 신용 대출 업체에 해당됩니다. 디지털 시대, 효과적인 신용 의사결정을 위해 머신러닝과 대체 데이터 데이터를 활용한 새로운 리스크 모델링 방법에 대해 알아봅니다. <14p>
주요 내용
- 효과적인 신용 리스크 모델의 중요성
- 레거시 신용 리스크 모델링 접근법의 한계
- 디지털 시대의 신용 리스크 모델링 및 의사결정의 6가지 핵심 요소
- 신용 리스크 모델링 및 의사결정 관리의 활용
- 글로벌 기업의 성공 사례
