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신용카드 사용자 데이터를 보고 사용자의 대금 연체 정도를 예측하는 알고리즘 개발
신용카드사는 신용카드 신청자가 제출한 개인정보와 데이터를 활용해 신용 점수를 산정합니다. 신용카드사는 이 신용 점수를 활용해 신청자의 향후 채무 불이행과 신용카드 대급 연체 가능성을 예측합니다.
현재 많은 금융업계는 인공지능(AI)를 활용한 금융 서비스를 구현하고자 합니다. 사용자의 대금 연체 정도를 예측할 수 있는 인공지능 알고리즘을 개발해 금융업계에 제안할 수 있는 인사이트를 발굴해주세요!
gender: 성별
car: 차량 소유 여부
reality: 부동산 소유 여부
child_num: 자녀 수
income_total: 연간 소득
income_type: 소득 분류
['Commercial associate', 'Working', 'State servant', 'Pensioner', 'Student']
edu_type: 교육 수준
['Higher education' ,'Secondary / secondary special', 'Incomplete higher', 'Lower secondary', 'Academic degree']
family_type: 결혼 여부
['Married', 'Civil marriage', 'Separated', 'Single / not married', 'Widow']
house_type: 생활 방식
['Municipal apartment', 'House / apartment', 'With parents',
'Co-op apartment', 'Rented apartment', 'Office apartment']
DAYS_BIRTH: 출생일
데이터 수집 당시 (0)부터 역으로 셈, 즉, -1은 데이터 수집일 하루 전에 태어났음을 의미
DAYS_EMPLOYED: 업무 시작일
데이터 수집 당시 (0)부터 역으로 셈, 즉, -1은 데이터 수집일 하루 전부터 일을 시작함을 의미
양수 값은 고용되지 않은 상태를 의미함
FLAG_MOBIL: 핸드폰 소유 여부
work_phone: 업무용 전화 소유 여부
phone: 전화 소유 여부
email: 이메일 소유 여부
occyp_type: 직업 유형
family_size: 가족 규모
begin_month: 신용카드 발급 월
데이터 수집 당시 (0)부터 역으로 셈, 즉, -1은 데이터 수집일 한 달 전에 신용카드를 발급함을 의미
credit: 사용자의 신용카드 대금 연체를 기준으로 한 신용도
=> 낮을 수록 높은 신용의 신용카드 사용자를 의미함