모바일 및 소셜데이터로부터 고객의 "상환의지"를 파악하기 위한 관계/심리/행동패턴 등을 대표하는 300여개의 변수 생성

앱/Web을 통해 데이터 수집 동의를 구한 후 수집권한부여와 함께 12,000여개 관점의 비정형데이터(Mobile, Email, SNS 등)를 수집

Lasso Model과 Greedy Forward Selection의 반복적 Machine Learning을 통해 가장 예측력 높은 변수집합 선정

비선형 변환, 정규화, 의사결정나무 등을 통해 이상치 및 변수 간의 상호작용 등을 파악하여 변수변환 및 파생변수 생성

개발한 모형의 안정성 진단을 위해 다섯개의 집단으로 무작위로 분리 후 교차검증 및 Out of Sample Test 실시

수많은 반복 작업을 통해 해당 개발데이터에 가장 적합한 Machine Learning 알고리즘 선정