A Development of Cyber Credit Decision Support System for Banking Facilities Using Fuzzy-expert Network

퍼지전문가회로망을 이용한 금융기관의 사이버 기업여신결정 지원시스템의 개발

This paper is to develop the prototype of a decision making for loan granting system at banks and to evaluate the effectiveness of it. The prototype is called at FENET-LG in this paper. The decision to grant a loan is an unstructured and vagueness task because it is required a tremendous amount of data and many complex relationships among them. Evaluating these many data and relationships is a difficult task even for most experienced decision maker of bank. Therefore, where complex judgement is required, the decision maker of bank may benefit from the use of fuzzy expert network to support the evaluation of ability to pay back. Given the characteristics of decision maker of banking facilities judgement task about ability to pay back, the prototype system named FENET-LG is constructed by integration of fuzzy expert system and neural network. The FENET-LG takes advantage of both the deductive approach of fuzzy expert system and the inductive approach of a neural network to provide a decision aid designed to support and facilitate the process of conducting a judgement of ability to pay back.

본 논문은 퍼지전문가회로망을 이용한 금융기관의 여신결정지원시스템이 기업의 다양한 의사결정영역에 활용될 수 있는가를 보이기 위하여, 원형시스템인 FENET-LG시스템을 개발한 후, 그 실행과 평가를 통해 유효성을 검토하였다. 여기서 퍼지전문가회로망을 이용한 여신결정 지원시스템의 원형인 FENET-LG시스템을 개발하기 위한 특정 의사결정문제영역은 금융기관의 대부결정으로 하였다. 따라서 본 논문은 금융기관의 대부결정담당자의 의사결정목적에 보다 효과적으로 이용될 수 있는 회계정보시스템을 개발하기 위하여, 퍼지이론을 바탕으로 한 대부결정 퍼지 신경회로망시스템의 원형인 FENET-LG 시스템을 개발하여 그 실행과 표본출력의 창출과정을 검토해 봄으로써, 향후 금융기관의 대부결정영역에 퍼지신경회로망을 이용한 여신결정 지원시스템이 보다 광범위하게 효과적으로 이용될 수 있음을 보여주었다.