설명 가능한 인공지능을 활용한 대출자격 분류모형 연구

2022과학기술정보통신부개인기초연구(과기정통부)
프로젝트 소개
본 과제는 대출심사에서 사람에게 이유를 설명할 수 있는 설명 가능한 인공지능(XAI) 기반 분류모형을 개발하는 연구임. 유럽연합 일반개인정보보호법과 국내 신용정보법 개정안에 대응하여, 블랙박스 모형의 대출심사 결과에 합리적 논거를 제시하는 데 목적이 있음. 연구 목표는 IEFSVM에 XAI를 결합해 차용자, 심사자, 시스템 관리자 관점의 설명력을 높이고, 데이터 불균형과 시간복잡도 문제를 줄이는 효율적 이진분류 이론을 마련하는 데 있음. 핵심 내용은 Shapley Additive explanations, Rule extraction, 데이터 층 방법, Ensemble 방법, 최신 이진분류 기법 검토임. 기대 효과는 불균형 데이터 분류 성능 향상, 금융권의 설명 책임 강화, 개인정보보호 규제에 부합하는 실무형 대출평가 모형 확보임
대출자격 분류설명 가능한 인공지능핀테크일반개인정보보호법프로파일링 대응권엔트로피서포트 벡터 머신Loan eligibility classificationExplainable Artificial IntelligenceFinTechGeneral Data Protection RegulationRight to respond on profilingEntropySupport vector machineMachine Deep learningImbalanced data
참여형태
주관
사업명
개인기초연구(과기정통부)
부처명
과학기술정보통신부
주관기관명
한양대학
과제 수행연도
2022
과제 수행기간
2021.06.01 ~ 2023.02.28
과제 고유번호
1711164451
연구 개발단계
응용연구
연구비
총연구비
42,943,000
정부지원연구개발비
42,943,000
위탁연구비
0
민간연구비
0
주관/협동기관 정보
주관/협동수행기관명연구수행주체지역
주관한양대학대학서울특별시
과제 기반 국내외 특허0건
출원/등록 기관발명의 명칭출원일자출원국가출원번호등록일자등록번호
과제 기반 SCI(E) 논문0건
논문명학술지명DOI/URL