고객의 차별적 이해를 위한 클라우드 기반의 대안데이터 플랫폼

STEPs

원스탑 대안데이터 서비스 플랫폼

크레파스는 전통적인 신용 평가와 대안적 신용 평가를 통합한 차세대 신용 평가 시스템을 제공합니다. STEPs는 신청 정보, 금융 거래, 대안 데이터를 모두 통합한 자동화 Decision 시스템이며, 특허받은 기술, 알고리즘, AI 리스크 매니저를 통해 대출 심사의 정확도를 높입니다.

STEPs : Scoring Technologies Enterprise Platform service

고객사 상황에 맞는 서비스를 공급하고 도입 허들을 낮춰주는 B2B 고객관리 모델

STEPs를 통해 손쉽게 승인여부, 한도, 금리 등의 정책 적용이 가능합니다.

  • 빅데이터 처리
  • 대안신용평가
  • AI 전략모듈

STEPs
3가지 강점

모바일 데이터
처리속도

변수 개발
원칙의 정립

체계적인
Big Data 플랫폼

01

모바일 데이터
처리속도

1초 내 99% 산출

02

체계적인
Big Data 플랫폼

Man + Machine을 지원하는
빅데이터 플랫폼

03

변수 개발
원칙의 정립

신용 변별력이 높은
변수의 효율적 생성

01
모바일 데이터 처리속도

1초 내 99% 산출

02
체계적인 Big Data 플랫폼

Man + Machine을 지원하는 빅데이터 플랫폼

03
변수 개발 원칙의 정립

신용 변별력이 높은 변수의 효율적 생성

STEPs는 데이터 수집, 변수 생성,
예측력 높은 변수 선택, ML 알고리즘 선정,
모델 검증을 실시간으로 데이터 처리합니다.

  • 1
    Feature Creation
    모바일 및 소셜데이터로부터 고객의 "상환의지"를 파악하기 위한 관계/심리/행동패턴 등을 대표하는 300여개의 변수 생성
  • 2
    Data Preparation
    앱/Web을 통해 데이터 수집 동의를 구한 후 수집권한부여와 함께 12,000여개 관점의 비정형데이터(Mobile, Email, SNS 등)를 수집
  • 3
    Feature Selection
    Lasso Model과 Greedy Forward Selection의 반복적 Machine Learning을 통해 가장 예측력 높은 변수집합 선정
  • 4
    Feature Transformation
    비선형 변환, 정규화, 의사결정나무 등을 통해 이상치 및 변수 간의 상호작용 등을 파악하여 변수변환 및 파생변수 생성
  • 5
    Stability Diagnosis
    개발한 모형의 안정성 진단을 위해 다섯개의 집단으로 무작위로 분리 후 교차검증 및 Out of Sample Test 실시
  • 6
    Modeling
    수많은 반복 작업을 통해 해당 개발데이터에 가장 적합한 Machine Learning 알고리즘 선정

국내외 금융/커머셜 기업이
신용 좋은 고객을 미리 알아보고 확보할 수 있는
대안금융 플랫폼

금융의 사각지대 뿐 아니라 차별적인 고객을 찾고자 하는
제1금융권의 니즈까지 만족시키는 크레파스