[CBC뉴스] 신한은행(은행장 진옥동)은 급변하는 금융환경 속 신용평가 모형을 적시에 활용하기 위해 자사 인공지능 플랫폼인 SACP(Shinhan AI Core Platform)에 머신러닝 자기학습 프로세스를 이행했다고 12일 밝혔다.

자기학습 프로세스란 최신의 데이터가 자동 반영된 데이터 레이크(데이터 저장소)를 활용해 주기적인 알고리즘 자기학습을 진행하고, 학습한 머신러닝 모형을 여신심사 및 운영전략 등 각종 은행 시스템에 적용하는 것을 말한다.

자기학습 프로세스에서 이용되는 데이터 레이크(데이터 저장소)는 재무, 금융거래정보 등 전통적 데이터와 국민연금 정보, 감사 및 공시정보와 같은 대내외 대안정보를 포함해 더욱 정교한 신용평가 모형을 구축하는데 활용된다.

신한은행은 자기학습 프로세스를 통해 모형 재개발에 필요한 시간과 비용을 획기적으로 낮추고 신용평가 모형을 지속 최신화해 금융환경 및 산업구조 변화에 신속한 대응력을 갖추게 됐다.

신한은행 관계자는 “이번 자기학습 프로세스 이행을 통해 다양한 대안정보를 발굴하고 전략적 신용평가모형을 지속적으로 업그레이드 할 예정이다”며 “디지털 신기술을 활용한 신용평가 혁신을 통해 맞춤형 고객 서비스를 확대하겠다”고 밝혔다.

한편, 신한은행은 20년 6월 은행권 최초로 기업금융부문에서 빅데이터 및 머신러닝 방법론을 활용해 전략적 신용평가 모형을 구축했고, 올해 1월 대안정보 및 고도화된 알고리즘을 반영해 모형을 획기적으로 업그레이드 한 바 있다.

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CBC뉴스ㅣCBCNEWS 권오성 기자 press@cbci.co.kr