본 발명은 오토-인코더를 이용한 신용평가모델 운영 방법에 관한 것이다. 신용평가모델 운영 방법은 로그데이터에 포함된 변수기초항목을 선정하는 단계, 변수기초항목에 서로 다른 타임 윈도우(time-window) 또는 서로 다른 산출방법을 적용하여 제1 파생변수를 생성하는 단계, 인공신경망 네트워크로 구성되며, 미리 학습된 오토-인코더의 입력단에, 상기 제1 파생변수를 인가하는 단계, 상기 제1 파생변수가 입력 데이터로 인가된 오토-인코더 내에서 인공신경망 네트워크 내에 위치한 중간 레이어에 할당된 잠재벡터(Latent Vector)를 추출하는 단계, 상기 제1 파생변수가 입력 데이터로 인가된 상기 오토-인코더의 출력 데이터를 수신하고 입력 데이터와 출력 데이터의 차이를 이용하여 재구성 오류(Reconstruction Error)를 생성하는 단계, 상기 잠재벡터와 상기 재구성 오류를 포함하는 제2 파생변수를 로지스틱 회귀분석 모델(logistic regression model)에 적용하는 단계, 복수의 상기 제2 파생변수 중에서 로지스틱 회귀분석 모델에 적용할 최종변수를 선정하는 단계를 포함한다.
카카오뱅크 금융기술연구소
Financial Tech Lab