사례 연구: 신용 위험 보고서

데이터 커뮤니케이션 개념

Hadrien Lacroix

Curriculum Manager

신용 위험

• 신용 위험: 불이행 확률
• LoanMe Bank는 고객의 불이행 가능성 예측을 원함
• 원시 데이터 사용 가능
• 탐색적 데이터 분석
• 모델 학습 및 평가

청중

• 비기술적 이해관계자
• 은행 의사결정자

스토리

 

• 배경:
  • 지난 5년간 불이행 비율 증가.
  • 불이행 가능성이 높은 고객 예측.
• 인사이트: 실업 기간이 긴 사람일수록 불이행 가능성이 높음
• 인사이트: 소득이 낮은 사람일수록 불이행 가능성이 높음
• 클라이맥스: 95% 정확도로 불이행 가능성이 높은 고객 예측 가능
• 다음 단계: 통제 집단 대상 시험 운영

기술적 vs. 비기술적

 

• 기술적 결과를 일반 언어로 변환

적절한 데이터

 

• 청중 페르소나
  • 역할: 금융부서 디렉터
  • 관심사: 자동 대출 거절 시스템 도입 결정
  • 적절한 데이터:
    • 연령 또는 소득과 대출 불이행 간의 관계
    • 향후 몇 개월간 대출 불이행 고객 비율

통계

 

• 연령 및 소득 중앙값
• 변화율

시각화

 

• 연령 vs. 불이행 조건 박스플롯

시각화

 

• 연령 vs. 불이행 조건 박스플롯
• 불이행 고객 변화율 라인플롯

적절한 형식

 

• 대상: 금융부서 디렉터
• 이유: 중요한 의사결정 앞둠
• 내용: 주요 발견 사항 및 권고안
• 채널: 회의 전 결과 발송

보고서

• 서면 보고서
• 요약 보고서 또는 최종 보고서?

보고서

• 요약 보고서
• 정보형 보고서 vs. 분석형 보고서?

보고서

• 요약 보고서
• 분석형 보고서

요약 보고서 구조

• 서론
  • 목적
  • 배경 정보
  • 분석 질문
• 본론
  • 데이터
  • 결과: 주요 발견 사항
• 결론
  • 질문 재진술
  • 핵심 인사이트
  • 권고안 추가

연습해 봅시다!

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