어피닛에서 GenAI를 금융 심사에 활용해보기
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어피닛에서 GenAI를 금융 심사에 활용해보기
두줄요약
GenAI 응답의 토큰 로그확률을 활용해 연체확률(PD)을 산정·보정하는 방법을 소개했습니다. 금융 심사 정책과 금리·한도 결정에 연결하는 시범 적용 사례를 설명했습니다.
문제 상황
- GenAI의 텍스트 답변만으로는 고객별 위험 수준을 정량적으로 구분하기 어려운 상황
- 승인·거절·검토 결과는 얻을 수 있지만, 금리 차등화나 세분화된 정책 운용에 필요한 PD 연결이 부족한 한계
해결 방법
- 응답 토큰의 로그확률을 확보해 확신도를 수치화하고, 거절 확률(PoN)로 변환
- 과거 실측 연체 데이터와 매칭한 보정 함수로 도메인 적합 PD를 산출
- 정형·비정형·행동 데이터를 RAG로 가공하고, Y/N/U 토큰 출력으로 표준화