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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 93 - 103 (11page)
이용수
초록· 키워드
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금융당국의 채권추심 가이드라인, 추심업자에 대한 직접적인 관리 감독 수행 등의 노력에도 불구하고 채무자에 대한 불법, 부당한 채권 추심은 지속되고 있다. 이러한 불법, 부당한 채권추심행위를 효과적으로 예방하기 위해서는 비정형데이터 기계학습 등 기술을 활용하여 적은 인력으로도 불법 추심행위에 대한 점검 등에 대한 모니터링을 강화 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 대부업체의 추심 녹취 파일을 입수하여 이를 텍스트 데이터로 변환하고 위법, 위규 행위를 판별하는 규칙기반 검출과 SVM(Support Vector Machine) 등 기계학습을 결합한 불법채권추심 분류모델을 제안하고 기계학습 알고리즘에 따라 얼마나 정확한 식별을 하였는지를 비교해 보았다. 본 연구는 규칙기반 불법 검출과 기계학습을 결합하여 분류에 활용할 경우 기존에 연구된 기계학습만을 적용한 분류모델 보다 정확도가 우수하다는 것을 보여 주었다. 본 연구는 규칙기반 불법검출과 기계학습을 결합하여 불법여부를 분류한 최초의 시도이며 후행연구를 진행하여 모델의 완성도를 높인다면 불법채권 추심행위에 대한 소비자 피해 예방에 크게 기여할 수 있을 것이다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. Classification Model for Illegal Debt Collection
IV. Machine Learning Performance Evaluation
V. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
2019 / Operation Performance of the Financial Supervisory Service 「Illegal Private Financial Reporting Center」 in the first half of the year 19 / Financial supervisory service press release
Chen, L. / 2011 / Class-dependent projection based method for text categorization / Pattern Recognition Letters 32:1493~1501
Ikonomakis, M. / 2005 / Text classification using machine learning techniques / WSEAS transactions on computers 4(8):966~974
Azam, Nouman / 2012 / Comparison of term frequency and document frequency based feature selection metrics in text categorization / Expert Systems with Applications 39(5):4760~4768
Pranckevičius, Tomas / 2017 / Comparison of naive bayes, random forest, decision tree, support vector machines, and logistic regression classifiers for text reviews classification / Baltic Journal of Modern Computing 5(2):221
Chen, L. / 2011 / Class-dependent projection based method for text categorization / Pattern Recognition Letters 32:1493~1501
Ikonomakis, M. / 2005 / Text classification using machine learning techniques / WSEAS transactions on computers 4(8):966~974
Azam, Nouman / 2012 / Comparison of term frequency and document frequency based feature selection metrics in text categorization / Expert Systems with Applications 39(5):4760~4768
Pranckevičius, Tomas / 2017 / Comparison of naive bayes, random forest, decision tree, support vector machines, and logistic regression classifiers for text reviews classification / Baltic Journal of Modern Computing 5(2):221
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