본문/내용
1.지원 직무와 관련한 경력 및 경험 활동의 주요 내용과 본인의 역할에 대해서 구체적으로 기술해 주십시오
당시 기존 리스크 평가 모델의 부정확성으로 인해 연체율이 예측치보다 15% 이상 높게 나타문제를 발견하였으며, 이를 해결하기 위해 새로운 변수 도입과 머신러닝 알고리즘을 적용하였습니다. 약 6개월 동안 데이터 수집, 전처리, 모델링 단계를 주도하며 총 150만 건 이상의 고객 데이터를 분석하였으며, 이를 통해 연체율 예측 정확도를 기존 대비 25% 향상시켰습니다. 구체적으로 고객별 신용등급, 대출 상환 이력, 직장 정보, 소비 패턴 등 다양한 변수를 분석하여 중요한 변수 10개를 선정하였으며, 이를 바탕으로 랜덤 포레스트 알고리즘을 적용하여 모델의 신뢰도를 높였습니다. 이 과정에서 VIF(분산 팽창 요인) 분석을 통해 다중공선성을 제거하였으며, 교차 검증을 통해 모델의 과적합 문제도 해결하였습니다. 그 결과, 대출 승인 과정에서의 연체 가능성 예측률이 85% 이상으로 향상되었으며, 이에 따른 신용등급 부여 업무의 신뢰성과 효율성이 크게 증대되었습니다. 또한 이 프로젝트를 통해 평가모델의 안정성과 성과 지표 개선에 기여하였으며, 재…