개인신용평가모형의변화와시사점 [ 신용평가모형분석시리즈 1] 개인신용평가모형의변화와시사점 최성민선임조사역 < 요약> 개인신용평가모형은개인의채무상환능력을계량화하여금융회사의여신심사에도움을주기위한도구 개인신용평가모형은범용적으

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진서 빈
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[ 신용평가모형분석시리즈 1] 최성민선임조사역 (sungmin.choi@kcredit.or.

1 [ 신용평가모형분석시리즈 1] 최성민선임조사역 < 요약> 개인신용평가모형은개인의채무상환능력을계량화하여금융회사의여신심사에도움을주기위한도구 개인신용평가모형은범용적으로활용되는일반신용평가모형과해당금융회사의정책과고객특성에 맞게평가할수있도록맞춤형으로개발된내부신용평가모형으로구분 최근개인신용평가모형은데이터활용과평가방법론측면에서새로운형태로변화하고있음 ( 평가활용데이터) 금융거래정보외에다양한대체정보등으로이용범위가확대되는추세 ( 평가방법론) 평가자의주관적판단에서부터시작하여조견표기준의평점평가, 통계방법론에의한 평가모형등으로변화해왔으며최근에는머신러닝방법론에의한평가모형이등장 해외에서는신용조회회사를중심으로다양한개인신용평가모형이시도되어왔으며국내에서도변화가시작 현재개인의신용도평가에신용등급을사용하고있는국내와달리, 미국등해외에서는신용평점을 사용하고있으며대체정보의활용과함께금융상품과차주특성에맞는세분화된평가모형을운영 국내에서도 개인신용평가체계종합개선방안 정책을통해신용등급체계에서신용평점체계로변화가 이루어질예정이며대체정보추가확보와새로운방법론적용등으로평가모형개선이시도되고있음 개인신용평가모형의진화와국내외사례를검토하여데이터와방법론측면에서정책적시사점을제시 1. 개요 개인에대한신용평가는금융회사에서개인의채무상환능력을평가하여여신거래여부를결정 하기위해시작되었으며이를객관적으로계량화할목적으로개인신용평가모형이개발됨 개인신용평가모형이란금융회사가통계적방법론에의해여신거래신청자의과거또는현재의 금융거래정보를기초로개인의신용도를평가하고이를기준으로여신실행여부를결정하는도구 개인신용평가모형은 1941년美 Durand * 가은행, 자동차할부사등의신용정보데이터로판별분석방법론에기반한신용평가모형을개발한것을시작으로본격적으로도입되기시작하였으며이후 Fair Issac, Experian 등신용평가모형을기반으로개인신용평가정보를제공하는회사가설립됨 * Durand,D., Risk Element in Consumer Installment Financing, NBER, 1941 CIS이슈리포트 호 1

2 국내에서는 1990년대중반부터개인에대한금융회사의대출관행이담보위주에서무담보신용 기반의대출로변화하면서개인차주에대한신용평가의필요성이높아졌으며이에따라개인 신용평가모형도입이본격화 개인신용평가모형은크게일반신용평가모형과내부신용평가모형으로구분 일반신용평가모형(Generic Scoring Model) 은금융회사에서범용적으로사용할수있도록신용 조회회사 (CB; Credit Bureau) * 에의해개발되는모형으로개인의신용도를평점또는등급으로 산출하여금융회사에제공하는방식 * 신용조회회사는금융회사와공공기관, 기업등으로부터신용정보를수집하여신용평가모형을개발 운용하고 평점이나등급등의형태로개인의신용도를판단할수있는정보를금융회사에서제공 판매하는회사로 국내에서는 신용정보의이용및보호에관한법률 에의해 신용조회업 영위를위한금융위의인가가필요 내부신용평가모형(Customized Scoring Model) 은해당금융회사의정책과고객특성에맞게 신용평가를할수있도록맞춤형으로개발된모형을의미 - 자사의고객을대상으로 CSS(Credit Scoring System) 평점과금융거래정보, 고객인적정보 등을활용하여내부신용평가모형에의해대출승인, 한도, 금리등을결정 - 각금융회사들은신규거래고객을대상으로대출승인여부와신규계좌개설등을판단하기위한 ASS(Application Scoring System) 와기존거래고객을대상으로대출연장및금리변경등을 판단하기위한 BSS(Behavior Scoring System) 를운영 최근빠르게변화중인개인신용평가모형의진화양상을파악하여국내시사점을도출하고자함 국내에서도올해발표된 개인신용평가체계종합개선방안 * 에따라개인신용평가체계변화에따른 신용평가모형의개선도이루어질것으로예상 * 개인신용평가체계종합개선방안( 금융위원회, 1.30) - ( 평가의정확성) 금융업권에따른평가차등완화, 등급제 점수제, 비금융정보활용등 - ( 평가의공정성) 연체정보등록기준완화, 장단기연체정보의활용제한등 - ( 평가의투명성 책임성 ) 평가지표공개확대, 평가결과상세설명, CB사자체검증내실화등 - ( 소비자보호) 중요사실통지의무강화, 정보주체의적극적대응권보장등 빅데이터와인공지능기술이가장활발하게도입되고있는신용평가분야에서개인신용평가모형의 변화추이를확인하여정책적시사점을도출 2 CIS이슈리포트 호

3 2. 개인신용평가모형의진화 ( 평가활용데이터) 금융거래정보외에온라인활동정보, 통신료및공공요금( 전기, 가스등) 지불이력, 직업, 부동산보유정보등으로평가에활용하는데이터의범위가확대되는추세 기존에활용되어온개인신용평가모형의경우, 대출보유상태( 대출유형, 금액, 보유기간등) 와 연체여부, 소득정보등을통해채무상환능력과상환가능성을판단 개인별금융거래정보는정량화된공개정보가축적되어있는기업과는달리전수조사가어렵고 정보제공동의와정보수집비용부담등으로인해활용할수있는정보가부족한상태 - 특히금융인프라가제대로갖춰지지않은시장의경우, 금융소비자의대다수가금융거래정보가 없거나부족한경우가많아평가에어려움을겪고있는상황 대체정보(Alternative Data) 를평가에활용하게되면, 그동안신용도판단이불가능했던개인에 대한신용평가가가능해지고, 기존에활용중인신용평가모형의세분화와변별력향상에도도움 ( 평가방법론) 초기에는평가자의주관적판단에서시작하여조견표기준의평점평가, 통계적 방법론에의한평가모형으로진화해왔으며최근에는머신러닝방법론에기반한평가모형이등장 초기에는금융회사가개인의대출여부와신용도를판단하기위해계량화되지않은금융회사내부 방침과담당자의주관적판단에의해개인의신용을평가하고관리 이후, 주관적판단의편차를줄이기위해금융회사내부에서공통으로활용하는조견표를작성하고 개인고객에게관련정보를확인하여조견표에기반한평점을기준으로대출을승인 통계적방법론에기반한개인신용평가모형은기본적으로개인을신용도에따라분류하기위한 목적에서개발되었으며표본조사를통해얻은정보로신용평가모형을개발하고평점과등급을산출 - 그동안주로사용되어온방법론은종속변수로우불량여부를사용하는로지스틱회귀 (Logistic Regression) 로서채무불이행가능성이높은관련요인들에대해해석이가능한장점이있음 - 이외에도판별분석, 다중회귀분석, 의사결정나무(Decision Tree), AHP(Analytic Hierarchy Process) 등의다양한방법론이적용되어왔음 최근에는빅데이터활용증가와머신러닝방법론의발전으로신용평가모형에새로운방법론을적용하기위한시도가이어져왔으며해외신용조회회사와국내금융회사, 핀테크기업에서도도입중 - 머신러닝방법론중에서는 k-nn(k-nearest Neighbors), SVM(Support Vector Machine), Random Forest, Ensemble, Neural Network 등의분류모델이주로활용 CIS이슈리포트 호 3

4 [ 개인신용평가모형의진화양상] 3. 국내외신용평가모형운영현황 3-1. 해외사례 현재美금융회사의대부분은 FICO Score에기초하여여신심사를진행 FICO 社 * 에서개발한 FICO Score는미국내개인신용평가시장의 90% 를차지하며대부분의 금융회사에서활용하고있는범용적인형태의개인신용평가모형 * FICO社는 1956년에 William Fair와 Earl Issac에의해설립된신용평가모형개발전문기업으로개인의 신용도를점수화하여 FICO Score를산출하는평가모형과이와관련된 IT 솔루션을개발 공급하고있으며, FICO Score를활용하는전세계 90개이상의국가에서비스를제공 - FICO Score 의경우, 개인의신용도에따라채무불이행가능성을수치화하여신용평점을부여 (300~850 점) 하고있으며나이스평가정보와 KCB 등의국내신용조회회사에서는향후 1년내 90 일이상연체가능성을수치화하여신용평점을산출(1~1,000 점) 하고 10개등급으로구분 - FICO Score의대안으로 Vantage Score가개발되었으나현재일부금융회사에서만사용 미국의 3대신용조회회사인 Experian, Equifax, TransUnion에서는 FICO 社에서개발한평가 모형에기반하여신용평점을산출하며수집정보와신용평가보고서등에서차별화된서비스를제공 FICO Score를통해산출되는신용평점의범위는 300~850점으로평점이높은그룹의비중이높고 평점이낮은그룹의비중이낮은구조가수년간일관되게지속 4 CIS이슈리포트 호

5 [FICO Score 평점별인구비중( 17.4 월기준)] FICO Score 25% 20% 15% 10% 5% 0% 800~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~499 자료 : FICO 주 : Excellent(800~850), Good(700~800), Fair(600~700), Poor(450~600), Very Poor(300~449) FICO 는기존신용정보외에통신료정보, 공공요금정보, 기타자산정보등다양한대체정보를 수집하여평점을산출하는 FICO Score XD 를 16년부터시작 - 기존정보외에다양한대체정보들이추가되면평가모형의예측력이향상 * 되고신용평점을받지 못하던개인의 70% 이상이금융서비스를이용할수있게되는효과가있음 * Using Alternative Data in Credit Risk Modeling, FICO, 美 3대신용조회회사에서는각사별로 FICO Score 기반의세분화된신용평가모형을운영 금융상품과차주의특성을고려한세분화된신용평가모형을통해특화된신용평점을산출하여제공 하고있으며일반 FICO Score 에비해평점의범위가넓음(250~900 점) - 자동차구입대출(FICO Auto Score), 신용카드대출(FICO Bankcard Score), 주택담보대출(FICO Score 2, FICO Score 4, FICO Score 5) 등으로신용평가모형을다양화 [ 현재미국 3 대신용조회회사에서활용중인신용평가모형] 구분 Experian Equifax TransUnion 범용적으로활용 FICO Score 8 자동차구입대출시활용 FICO Auto Score 2 FICO Auto Score 8 FICO Auto Score 5 FICO Auto Score 8 FICO Auto Score 4 FICO Auto Score 8 신용카드대출시활용 FICO Bankcard Socre 2 FICO Bankcard Socre 8 FICO Bankcard Socre 5 FICO Bankcard Socre 8 FICO Bankcard Socre 4 FICO Bankcard Socre 8 주택담보대출시활용 FICO Score 2 FICO Score 5 FICO Score 4 자료 : FICO CIS이슈리포트 호 5

6 PRBC 社 * 는대체정보를기반으로개인의신용상태를판단할수있는 PRBC Score를개발 운영하여금융소외계층의금융서비스접근성을향상 * PRBC社는대체정보기반의신용평가모형개발회사로 2002년설립되었으며 2006년에대체정보기반의 신용평가모형에대해특허를취득한후, 금융회사에서비스를제공하기시작(2008 년 MicroBilt 社에인수됨) 미국의경우, 신용공여자는관련법률 * 에의해신용공여여부를결정해야하므로기존의정보로는 신용평가를받기어려운금융소외계층을대상으로금융회사의대체정보수집 활용수요가존재 * 신용기회균등제공에관한법률(Equal Credit Opportunity Act Part CFR 202, 1974 년제정) 에 의해신용공여자는소비자가요청하는경우, 가능한모든정보를고려해야함 PRBC 社에서는개인의동의하에개인이거래중인기업이나공공기관의웹사이트를통해다양한대체 정보를수집하고있으며이를활용하여 PRBC Score라는신용평점을산출 - 금융회사의예적금거래정보, 인프라공급회사( 수도, 전기등) 의요금납부정보등다양한대체 정보를수집하고소송분쟁정보, 사망여부등의공공정보등은별도로구매 - Screen Scraping, API(Application Programming Interface) 등의기술을활용하여정보를수집 PRBC Score는 100~850점범위로산출되며 300점이상에해당되는신용평점은 FICO Score의 300~850 점과동일한수준의신용도를나타냄 [PRBC 가개인으로부터수집중인대체정보의종류] 구분 세부수집정보 기본정보성명, 생년월일, 운전면허번호, 주거지, 연락처 소득정보직장정보, 월소득, 기타소득등 예적금거래정보 은행명, 계좌번호, 계좌유형( 당좌예금, 적금, MMF 등), 인터넷접속정보 (ID, PW) 신용카드거래정보신용카드정보( 카드명, 카드번호등), 인터넷접속정보(ID, PW) 통신, 전기, 수도등의요금납부정보 주거정보 이용회사명, 요금납부일, 납부주기, 인터넷접속정보(ID, PW) 주택소유여부, 주택임차정보( 임대료, 납부주기등), 주택소유정보( 주택담보대출월납입액, 납부주기, 매매일, 대출실행은행및계좌정보등) 구독정보구독회사, 구독번호, 요금납부일, 납부주기 SNS 이용정보이용중인 SNS 유형, 인터넷접속정보(ID, PW) 자료: PRBC, 한국신용정보원재구성 6 CIS이슈리포트 호

7 PRBC 가타겟으로삼고있는금융소외계층은신용정보가전혀없는개인(no-hit), 금융이력부족자 (thin-filer), 현금만이용(unbanked) 하거나현금을주로이용하는개인(under-banked) 등이며 PRBC Score 를통해이들에대한신용평가가가능해져금융서비스접근성이향상 또한신용평점과함께개인의인적사항과재산상황, 요금납부정보, 소송분쟁사실등을일목요연 하게수록한개인신용보고서를작성하여금융회사에제공 - 금융회사에서 PRBC 개인신용보고서를활용하여신용거래가이루어지는경우, 금융회사가 PRBC에 건당 $250의수수료를지불 그외에다른나라에서도유사한개인신용평가모형이있으며이를기준으로여신심사를실시 ( 독일) CSS, ASS, BSS 등의기본적인신용평가모형체계를따르고있으며신용조회회사인 Schufa에서독일전체인구의 75% 에대해신용평점을산출하여무료로연 1회정보를제공 ( 호주) 신용조회회사인 Veda Advantage에서는 MARS(Multivariate Adaptive Regression Splines), Random Forest 등다양한머신러닝방법론을활용한신용평가모형을개발하여활용중 ( 인도) 인도중앙은행에서승인한 4개신용조회회사가있으며금융회사에가장많이사용하는 CIBIL Score 의경우, 신용거래기록이없으면 1 점, 6개월내에신용거래기록이없으면 0 점, 18~36 개월내에일정수준의신용거래가있을경우, 300~900점사이의평점을부여 ( 영국) 타국가들과는다르게범용적으로사용되는개인신용평가모형이존재하지않으며금융회사 별로내부신용평가모형을보유하고있어개인의신용도가대출을신청하는금융회사에따라상이 핀테크기업에서는기존과다른대안적형태의개인신용평가모형을개발하여금융서비스를제공 (ZestFinance) 3천개이상의다양한변수를개인신용상태판단지표로활용하여 10초이내에 신용평가가가능한머신러닝방법론기반의신용평가모형 ZAML 을개발 (Lenddo) SNS 활용도, 지인관계, 웹사이트이용정보, 스마트폰데이터, 지리정보등대체정보 기반의평가모형을활용하여전통적인신용평가모형의적용이어려운개인의신용도를평가 (Affirm) SNS 활동정보와전자상거래이력정보를이용한개인신용평가모형을개발하여신용 카드없이온라인쇼핑몰에서물건을구입할수있는서비스를제공 (Payoff) 대출희망고객에게성향을파악할수있는퀴즈를풀도록하여조직, 사고방식, 감정, 대인관계, 사회적성향등의기준으로행동심리기반의신용평가모형을여신심사에활용 CIS이슈리포트 호 7

8 3-2. 국내사례 개인신용조회회사에서는신용평가모형을통해개인의신용도를 10개신용등급으로구분하여 운영하고있으며대형금융회사에서는대부분자체적인개인신용평가모형을보유 나이스평가정보, KCB 등의신용조회회사에서는상환이력정보, 현재부채수준, 신용거래기간, 신용 형태정보등을주요평가요소로활용하고있는데평가요소의세부내용과활용비중, 모형의방법론 등은각사별로별도로운영 신용조회회사에서는향후 1년이내 90일이상연체할가능성을자체평가모형을통해평점으로 산출하여이를기준으로 1등급에서 10등급까지 10개신용등급으로구분 국내대형금융회사들은대부분내부신용평가모형을기반으로대출승인, 한도, 금리등을결정 - 금융회사에서는한국신용정보원과개인신용조회회사에서제공한정보와각금융회사가보유한 소득, 직업, 예적금정보등을바탕으로자사고객에대한내부적인신용평가등급을산정 - 최근에는여러은행들에서자체적으로또는핀테크기업과의협력을통해머신러닝방법론을 적용한개인신용평가모형을도입하고있는추세 [ 개인신용평가모형평가요소및활용비중] 평가요소 상세내용 활용비중 美 FICO NICE KCB 상환이력정보현재연체보유여부및과거채무상환이력 35.0% 40.3% 28.0% 현재부채수준현재보유채무( 대출금액, 신용카드이용금액등) 30.0% 23.0% 26.0% 신용거래기간 신용형태정보 신용조회정보 * 최초/ 최근개설로부터의기간 15.0% 10.9% 14.0% 신용거래종류및형태( 상품별건수및비중) 10.0% 25.8% 32.0% 신규신용거래를위한활동( 최근조회건수등) 10.0% - - 신용여력 현재지출수준을고려한미래가처분소득추정 - - +α 신용성향 신용관리및신용교육등신용개선노력유무 - - +α 자료: FICO, 나이스평가정보, KCB, 한국신용정보원재구성 * 2011년 10월부터서민금융기반강화종합대책에의해신용조회정보는평가요소에서제외 8 CIS이슈리포트 호

9 동일신용등급내에서도개인별편차가존재하며고 중신용등급보유자에대출이집중 현행신용등급체계에서는최종적인개인신용도의판단기준이평가모형의결과물인연속형변수 ( 신용평점) 가아니라범주형변수( 신용등급) 로변환되어제시되므로개인별세분화된신용평가가 어렵고같은등급내에서도개인별편차가존재하게되는문제점이있음 [ 개인신용평가등급별인구비중( 16 년말기준)] NICE KCB 25% 20% 15% 10% 5% 0% 1 등급 2 등급 3 등급 4 등급 5 등급 6 등급 7 등급 8 등급 9 등급 10 등급 자료: 나이스평가정보, KCB, 한국신용정보원재구성 전체대출거래의대부분은고신용등급 (1~3 등급) 과중신용등급 (4~6 등급) 보유자에게집중되어있으며 불량률은 1~5등급까지 0~1% 대였다가 6등급부터급격히증가하는경향 [ 개인신용평가등급별대출거래고객비중및불량률( 16 년말기준)] 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% NICE( 좌, 대출거래비중 ) KCB( 좌, 대출거래비중 ) NICE( 우, 불량률 ) KCB( 우, 불량률 ) 1 등급 2 등급 3 등급 4 등급 5 등급 6 등급 7 등급 8 등급 9 등급 10 등급 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 자료: 나이스평가정보, KCB, 한국신용정보원재구성 CIS이슈리포트 호 9

10 - 1~3등급보유자의대출거래비중은전체의약 50%(NICE 55.0%, KCB 45.7%) 이며, 1~6등급 보유자로확대하면약 80~90% 수준(NICE 86.6%, KCB 82.3%) - 신용등급별인구비중과대출거래고객비중이서로상이하게나타나고있으며, 저신용등급(7~10 등급) 보유자의경우, 불량률이급격히증가하는것으로보아동일등급내편차도검토할필요 평가시기에따른경기변동, 시장금리변화, 가계대출규모추이등을평가모형에반영하여외부 환경변화에따른신용평점변동을최소화하고신용평가모형의일관성과공정성유지노력이필요 현재신용조회회사에서는개별협약을통해비금융정보를수집해왔으나, 이번 개인신용평가체계 개선방안 을통해평가모형에반영할비금융정보의범위가확대될것으로예상 나이스평가정보등의신용조회회사에서는통신사와연계하여가입정보, 미납정보, 납부정보, 통신 사용량정보등을반영한통신스코어(Telco Score) 를개발하여금융회사에제공중 * - 그러나통신스코어의경우, 단독으로신용평가에활용되기보다는기존신용평가모형으로여신 심사가어려운개인에한해보조적인지표로활용되고있으나활용도는낮은상황 * 통신스코어에대한이해와미래, NICE Credit Insight, 이번에발표된 개인신용평가체계개선방안 에의하면, 기존에부정적정보위주로만활용되어온 비금융정보의범위를세금, 보험료납부실적등긍정적정보도추가하는방향으로확대하고가점 폭확대와데이터일괄수집을위한관계부처협의추진 - 현재는개인이 CB사에직접공공요금및통신비납부실적을제출하면이를반영하여신용평점에 가점을주는방식으로운영되고있어평가모형에일괄적으로반영되기에는어려운구조이며가점 폭도작음 [ 국내비금융정보활용현황] 구분 주요활용현황 세금및공공요금체납정보 성실납부정보등긍정적정보추가확대추진 보험료납부정보사회보험료체납정보 민간보험료납부정보로추가확대추진 통신사이용정보금융회사에서도개인신용평가시 Telco Score 활용을확대하는추세 전자상거래정보 인터넷전문은행등에서관련계열사를통해평가모형에활용시도중 10 CIS이슈리포트 호

11 4. 결론및시사점 개인신용평가모형의진화방향과국내외사례를검토하여평가활용데이터와평가방법론 측면에서정책적시사점을제시 국내는해외사례와비교하여평가활용데이터와평가방법론측면에서차이점이존재 [ 국내외신용평가모형사례비교] 구분국내사례해외사례 비금융정보일부활용 다양한비금융정보활용 데이터측면 대체정보활용을위한근거법령미흡 신용기회균등제공에관한법률에근거 활용데이터범위확대 신용등급체계기반신용평가모형 신용평점체계기반신용평가모형 전통적인평가방법론중심 새로운평가방법론적용이활발 방법론측면 고 중신용등급보유자에대출이집중 금융소외계층을위한평가모형부족 금융상품별, 차주특성별다양한평가모형구비 평가모형정교화 다양화 ( 활용데이터범위확대) 부정적정보중심의신용정보수집체계에서긍정적정보도포함할수 있는수집체계로확대 개편하고기존금융거래정보외에대체정보도추가로확보 연체, 체납, 면책등부정적인정보중심의기존신용정보수집체계에소득, 세금및공공요금 납부정보등긍정적인정보를포함하여신용평가모형에반영가능한정보의항목을확대할필요 - 특히세금및공공요금납부정보의경우, 현재처럼원하는개인이직접정보를제공하는방식이 아니라관련기관에서일괄수집하여신용조회회사와금융회사에제공하는것이효율적 美 PRBC 의사례와같이, 예적금거래정보나주거정보, 구독정보, SNS 이용정보등개인의 신용도평가에활용할수있는다양한대체정보를신용평가모형에반영하여금융소외계층을위한 포용적금융확대노력이필요 금융거래정보가부족하여신용평가가어려운청년층이나노년층, 저신용자등의금융소외계층을 신용평가모형대상에편입하기위해대체정보취득이제도적으로가능하기위한법적기반이필요 CIS이슈리포트 호 11

12 ( 평가모형정교화 다양화 ) 신용평점체계로의변화와머신러닝방법론의발전에따른평가모형의 개선과다양한신용평가모형구비를통해합리적이고세분화된개인신용평가모형으로발전 기존 10등급체계에서 1,000점만점의신용평점체계로변화함에따라개인의신용도를세부적 으로반영할수있는평가모형으로개선하는것이필요 - 이를통해기존신용등급체계에서등급구분기준의경계에위치했던일부개인의불이익이 해소되고세분화된신용평가가가능해질것으로예상 기존방법론보다예측력이높을것으로예상되는머신러닝방법론을적용하여평가모형을정교화 - 단, 머신러닝방법론의경우, 평가에활용된변수에대해세부적인설명이어려운 Black Box 알고리즘이므로신용평점변동내역에대한설명을위한추가적인고려가필요 금융상품별, 차주특성별다양한평가모형을개발 적용하고저신용등급(7~10 등급) 보유자에대한 상환능력재평가를위해별도의평가모형을적용 - 특히고 중신용등급(1~6 등급) 보유자에집중되어있는금융회사여신을저신용등급보유자에게 확대하기위한저신용자전용평가모형에대해추가적인연구가필요 본보고서의내용은작성자개인의의견으로서한국신용정보원의공식견해와다를수있습니다. 본보고서를사용또는인용하고자할경우에는출처를명시하시기바랍니다. 12 CIS이슈리포트 호

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