Backgrounds 84A1005
Credit Scoring

Credit Scoring for SAS® Enterprise Miner

효과적인 의사 결정을 위한 통합 스코어카드 개발, 배포 및 모니터링

은행, 금융 및 여러 업종의 신용 사업부들이 기업 내 전문 지식을 이용하여 신용 리스크 모델을 구축, 검증 및 배포할 수 있습니다. 스코어카드 개발자와 신용 스코어링 관리자들이 적시에 정확하게 고객의 채무 불이행 가능성을 예측함으로써 신용 승인 프로세스를 간소화하고 고객 확보, 유지 및 추심률을 높이며 소비자 대출 상품의 비즈니스 리스크 노출도를 낮출 수 있습니다.

"리소스, 인건비 및 시간 측면에서 우리는 엄청난 규모의 경제(economies of scale)를 달성할 수 있었습니다."

Toula Efthymiou
신용 리스크 및 자산 관리 사업부 책임자
Piraeus Bank Group

도입 효과

포괄적인 데이터 준비.

타 기관, 애플리케이션, 비용 지불 및 추심 데이터를 포함한 모든 필수 데이터를 액세스, 변환, 정리 및 준비하여 시간과 리소스를 절약합니다. 탐색, 변환, 결측치 보정, 이상값 분석 및 상관 분석을 위한 다양한 옵션이 포함된 인터랙티브 노드를 통해 규모와 상관 없이 데이터 세트를 신속하고 간편하게 검사하여 패턴, 비정상 및 결측값을 파악할 수 있습니다.

효율적인 스코어카드 개발.

SAS는 계좌, 신용카드, 대출, 담보대출과 같은 거의 모든 유형의 소비자 대출에 대한 신용 스코어카드를 생성하고 배포할 수 있는 빠르고 유연하며 경제적인 옵션을 제공하므로 더 효율적인 신용 의사 결정을 내리고 손실을 줄일 수 있습니다. WOE 변수 또는 로지스틱 회귀 모델에 입력하기 위해 가져오는 그룹 변수들을 이용하여 각 속성에 대한 스코어카드 점수를 산출할 수 있으며 수작업으로 속성에 스코어카드 점수를 할당할 수도 있습니다.

관계와 활동을 빠르게 이해할 수 있는 변수 선택과 처리.

Credit Scoring for SAS® Enterprise Miner™는 의도적으로 데이터를 센서링하여 관계를 쉽게 이해하고 선형 모델을 이용하여 비선형 종속성을 모델링할 수 있도록 합니다. 이로써 사용자는 개발 프로세스를 통제할 수 있고 리스크 예측 변수의 활동에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 노드 역시 특성을 검사하므로 다른 변수가 사용되지 않을 때 예측 변수가 사용될 수 있습니다.

거절된 고객 데이터 세트에 대한 목표 변수 자동 생성.

선택 편향, 비현실적 기대치 및 모델 과잉 확신에 대한 해결책을 적용하기 위해 SAS는 퍼지 교정(fuzzy augmentation), 묶음(Parceling) 및 Hard cutoff와 같이 불량 데이터를 추론할 수 있는 세 가지 방식을 제공합니다. 알려진 개체군(known population)과 “through-the-door” 개체군 모두에서 모델을 실행하는 방식에 대한 보다 강력한 예측을 신속하게 실행할 수 있습니다.

수익 개선 및 포트폴리오 성과 향상.

SAS 고급 예측 분석 기법을 이용하여 기존의 소비자 포트폴리오를 평가하고 리스크를 관리하며 고객 유치 전략을 개선합니다. 이로써 특정 리스크 특성과 연체, 채무 불이행, 악성 부채를 야기시키는 속성들을 더 정확하게 이해할 수 있습니다.

스크린샷

Office background 2

주요 특징

Credit Scoring
  • 유연한 데이터 준비 및 관리
  • SAS® Enterprise Miner™: 수상 경력이 있는 예측 분석
  • 특허 받은 최적의 엄격한 비닝(binning) 방식
  • Data Partition node(데이터 파티션 노드)
  • Interactive Grouping node(인터랙티브 그루핑 노드)
  • Scorecard node(스코어카드 노드)
  • Reject Inference node(기각 추론 노드)
  • SAS® Credit Scoring for Banking 솔루션과의 유연한 통합
SAS has provided us an integrated environment to totally control credit risk. Now we can perform data mining, sophisticated statistical analysis and model development quickly and accurately in order to assess and control risk within existing credit portfolios.

구매 방법에 대한 정보가 필요하십니까?

Back to Top