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디지털 시대의 신용 리스크 모델링을 위한 6가지 핵심 요소
White Paper

디지털 시대의 신용 리스크 모델링을 위한 6가지 핵심 요소

신용 의사결정을 위한 머신러닝과 대체 데이터의 새로운 역할

About this paper

어떤 고객에게 가장 매력적인 오퍼를 제안해야 할까요? 특정 고객의 채무 불이행 확률과 적절한 신용 한도는 얼마일까요? 속도, 정확성, 확신을 갖고 해결책을 찾는다면 비즈니스 결과가 크게 달라질 수 있습니다.

그러나 길게는 1년이 소요되는 레거시 신용 리스크 모델링 접근법으로는 급변하는 시장 상황과 고객 요구를 반영할 수 없으며, 핀테크, 비은행 대출 등 새로운 경쟁 환경에서 뒤쳐지게 됩니다.

보고서에서는 최신 머신러닝과 대체 데이터를 활용해 이 한계를 뛰어넘고 분석, 자동화, 엄격한 거버넌스를 확보해 수익을 높일 수 있는 디지털 시대의 신용 리스크 모델링 및 의사결정 방법을 소개합니다.

About SAS 

SAS는 분석 부문의 선두 기업입니다. SAS는 8만여 곳 이상의 기업에 혁신적인 분석, 비즈니스 인텔리전스(BI), 데이터 관리 소프트웨어와 서비스를 제공함으로써, 고객사가 신속하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. SAS는 1976년부터 전 세계 고객사에게 ‘THE POWER TO KNOW’에 입각한 서비스를 제공하고 있습니다. THE POWER TO KNOW®.

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