Risk Index Development

Detail information is not included e.g. code due to confidential issue.

국내 중소/중견 수출기업의 [수출지역, 국가, 품목, 수입자]등의 정보 부족으로 거래금액을 받지 못한 경우들이 생김.

국내 기업의 위험 해소를 위해 Risk Index를 개발할 필요가 있음.

기간 : 2021.11~2021.12

인원 : 2명(총 2개 POC과제)

데이터 : Tabular Dataset.

모델 : LightGBM

역할 : EDA / 모델링(Classification)

사용한 스킬 : Python

느낀점 :

Risk Index개발, 보증 및 보험 한도 모델 두 가지 과제 중 Risk Index 개발을 맡아서 하였다.

담당자 인터뷰를 통해 유의미한 변수들을 선정하였고, ‘대금을 못 받는 경우’ or ‘연체’가 발생한 경우를 타겟(binary)으로 하였다. 피처 엔지니어링후 여러 모델을 시도하였고, F1 0.6으로 가장 좋았던 LightGBM을 최종 모델로 선정하였다. 예측한 확률들(softmax)을 정규화(winsor)하고 이를 6계 등급으로 위험도를 나누었다.

아쉬운 점 : 논문 중 머신러닝을 통한 리스크 인덱스에 대한 정보들이 별로 없어 고도화가 힘들었으며, 좀 더 엄밀한Matrix Risk를 Index로 제안하고 싶었으나 시간상의 이유로 하지 못한 아쉬움이 있다.