kbl 최종발표 ppt.pdf

문제정의
정량적 리서치
- 신용카드 및 체크카드 이용액은 전년대비 12.1% 증가 (107조 5,600억원)
- 신용카드 누적 발급 개수는 1억 2,471만개로 5.5% 증가
- 2023년 3월 기준 5대 카드사 연체율은 평균 1.37%로, 2022년도 대비 0.33% 증가
- 핀테크 '후불결제' 서비스 연체율 급증: 네이버페이(1.26%→2.7%), 토스(3.48%→5%), 카카오페이(0.09%→0.51%)
- 3대 핀테크사의 누적 가입자 수는 266만명, 총 채권은 445억원, 연체 채권은 19억원
정성적 리서치
- 연체 발생 주요 원인:
- 지급 능력 과신으로 인한 '씀씀이' 증가
- 소비 금액을 제대로 가늠하지 못함
- 결제 통장 잔액 부족에 대한 인지 부족
- 특정 월 지출 증가로 인한 무리한 카드 사용
- 연체 위험성에 대한 사용자 인식 부족:
- "큰 금액도 아니고 20만원 정도 모자란거 며칠 더 연체되도 상관 없을줄 알았다"
- "어쩌다 한번 돈 부족했을 뿐인데, 이렇게까지 대가가 클 줄은 몰랐다"
- 연체 후에도 최대 5년까지 남는 연체 기록과 신용등급 하락으로 인한 장기적 불이익
가설설정 및 검증
문제 해결을 위한 가설
기존 카드사 서비스는 연체 발생 후 사후 대책(리볼빙, 단기카드대출, 결제연기 등)에 초점을 맞추고 있으나, 이는 소비자 입장에서 임시방편에 불과함. 연체 발생 이전에 사전 예측 및 관리가 필요하다는 가설 수립.
제안한 대안
AI 모델 기반 신용카드 대금 연체 예측 서비스 개발:
- Stage 1: 거래내역 & 고객 데모 데이터 활용 연체 위험 고객 판별
- 고객 메타정보 및 카드 사용 내역 분석
- 트리 기반 머신러닝 모델 활용(정형 데이터 처리에 효과적)
- 연체 위험이 높은 고객 사전 탐지