[논문 리뷰] Sistem penunjang keputusan kelayakan pemberian pinjaman dengna metode fuzzy tsukamoto

Tri Murti, Leon Andretti Abdillah외 1명|arXiv (Cornell University)|2015. 05. 30.

Decision Support System Applications참고 문헌 10인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 수작업으로 이루어지는 프로세스를 대체하여 PT Triprima Finance에서 신용 대출 자격 심사 과정을 자동화하고 가속화하기 위해 퍼지 트스카모 기반의 의사결정 지원 시스템을 제안한다. 수입, 연령, 고용 기간과 같은 대출자 기준을 퍼지 논리로 모델링하여, 최소한의 인간 간섭으로도 빠르고 정확하며 일관된 신용 승인 결정을 가능하게 한다.

ABSTRACT

Decision support systems (DSS) can be used to help settlement issues or decisions that are semi-structured or structured. The method used is Fuzzy Tsukamoto. PT Triprima Finance is a company engaged in the service sector lending with collateral in the form of Motor Vehicle Owner Book or car (reg). PT. Triprima Finance should consider borrowing from its customers with the consent of the head manager. Such approval requires a long time because they have to pass through many stages of the reporting procedure. Decision-making activities at PT Triprima Finance carried out by the analysis process manually. To help overcome these problems, the need for completion method in accuracy and speed of decision making feasibility of lending. To overcome this need to develop a new system that is a decision support system Tsukamoto fuzzy method. is expected to facilitate kaposko to determine the decisions to be taken.

연구 동기 및 목표

• PT Triprima Finance에서 지속적으로 지연되는 장기적이고 수작업적인 대출 승인 절차를 해결하기 위해.
• 관리자 승인에 대한 의존도를 줄이기 위해 자동화된 의사결정 시스템을 도입하기 위해.
• 퍼지 논리 기반으로 대출 자격 평가의 정확성과 일관성을 향상시키기 위해.
• 금융기관이 준구조적인 신용 평가 작업을 지원할 수 있는 실용적이고 규칙 기반의 시스템을 개발하기 위해.

제안 방법

• 시스템은 수입, 연령, 고용 기간과 같은 언어적 입력 변수를 처리하기 위해 트스카모 퍼지 추론 방법을 활용한다.
• 입력 변수 각각에 대해 소속 함수(예: 저, 중, 고)를 사용하여 퍼지 집합을 정의하여 언어적 용어를 표현한다.
• 전문가 지식 기반으로 퍼지 규칙를 구성하며, 예를 들어 '수입이 높고 연령이 어린 경우, 승인 확률은 높다'와 같은 규칙를 포함한다.
• 결정적 출력 점수(대출 자격을 나타내는)를 도출하기 위해 가중 평균 방법을 사용하여 탈퍼지화 과정을 적용한다.
• 추론 엔진은 적용 가능한 모든 규칙을 평가하고 그 출력을 집계하여 최종 결정을 도출한다.
• 시스템은 대출 신청에 대한 실시간 의사결정을 시뮬레이션하기 위해 프로토타입으로 구현된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 금융기관에서 대출 자격 심사 과정을 자동화하기 위해 퍼지 논리를 효과적으로 적용할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 수작업 평가 대비 트스카모 방법을 사용할 경우 의사결정 속도와 일관성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 규칙 기반의 퍼지 시스템이 복잡하고 주관적인 신용 평가 기준을 정확히 모델링할 수 있는가?
• RQ4 이러한 시스템이 대출 처리 과정에서 관리자 승인에 대한 의존도를 어느 정도 줄일 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 시스템은 수작업 의사결정을 대체하여 자동화된 규칙 기반의 퍼지 추론 엔진을 성공적으로 구현하였다.
• 다단계 보고 절차를 제거함으로써 시스템은 더 빠른 대출 자격 평가를 가능하게 하였다.
• 퍼지 논리의 사용은 신용 신청서에서 흔히 발생하는 모호하거나 언어적 입력 데이터를 처리할 수 있도록 하였다.
• 트스카모 방법은 투명하고 해석이 쉬운 의사결정 과정을 제공하여 자동화된 결과에 대한 신뢰를 높였다.
• 유사한 운영 제약 조건을 가진 유사한 금융기관에서의 실무 적용 가능성은 시스템이 타당함을 입증하였다.
• 프로토타입 구현 결과, 다양한 지원자 프로필에 걸쳐 일관되고 반복 가능한 신용 결정을 지원함을 확인하였다.