| 초록 |
실시예에 따른 인공 신경망, 생성적 적대 신경망 및 강화학습을 통한 금융여신 심사 장치는, 생성적 적대 신경망을 적용하여 개별 차주에 대응하는 학습용 심사 기초 데이터에 대한 복수의 학습용 복제 심사 기초 데이터를 생성하는 데이터 생성부와, 전체 차주에 대응하는 금융여신 심사를 위한 심사 기초 데이터 및 심사 기준 데이터, 상기 개별 차주에 대응하는 금융여신 심사를 위한 심사 기초 데이터 및 상기 복제 심사 기초 데이터, 개별금리 데이터 및 개별한도 데이터를 제공받는 환경에서 상기 개별 차주에 대응하는 학습용 심사 기초 데이터 및 상기 학습용 복제 심사 기초 데이터를 학습한 인공 신경망 모델을 이용하여 전체 차주에 대응하는 여신 심사 승인율 및 대출 금액, 개별 차주에 대응하는 예측 부도율 중 적어도 하나를 상태 데이터로서 생성하고, 전체 차주에 대응하는 금융여신 심사를 위한 심사 기준 데이터와 개별 차주에 대응하는 개별금리 데이터 및 개별한도 데이터 중 적어도 하나의 변화에 따라 여신 운용에 대한 수익 변화율 또는 수익율 변화율을 보상 데이터로서 생성하는 강화학습 환경부와, 상기 강화학습 환경부로부터 제공되는 상기 상태 데이터에 따른 상태 인식에 기초하여 행동을 실행하면서 상기 보상 데이터의 값이 최대화될 수 있도록 학습된 행동 데이터를 생성 및 출력하여 상기 전체 차주에 대응하는 금융여신 심사를 위한 심사 기준 데이터와 상기 개별 차주에 대응하는 개별금리 데이터 및 개별한도 데이터 중 적어도 하나에 영향을 주는 강화학습 에이전트부를 포함한다. |
