이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
신용평가모형의 적합성을 검증한다면, 저는 모형이 실제를 얼마나 잘 맞히는지를 기준의 중심에 두겠습니다. 학부에서 통계와 데이터 분석을 공부하며, 저는 모형이 과거 데이터에 잘 맞아도 새 데이터에서는 어긋날 수 있다는 걸 배웠습니다. 그래서 저는 검증할 때, 학습에 쓰지 않은 별도 데이터로 모형의 예측이 실제와 맞는지를 봐야 한다고 생각합니다. 한번은 학교 과제에서, 제가 만든 모형이 연습 데이터에서만 좋고 새 데이터에서 떨어지는 것을 보고 당황한 적이 있습니다. 그 일로 저는 적합성은 익숙한 데이터가 아니라 낯선 데이터에서 확인해야 한다는 걸 배웠습니다. 저는 검증 기준이 모형의 약점을 일부러 찾아보는 데서 시작한다고 생각합니다.
신용평가모형을 검증하는 절차를, 저는 데이터 확인 → 모형 점검 → 결과 비교의 순서로 밟겠습니다. 학부 분석 과제에서 저는, 처음에 모형 성능부터 보려다 정작 입력 데이터에 오류가 있는 걸 늦게 발견한 적이 있습니다. 그 일로 저는 데이터부터 봐야 한다는 걸 배웠습니다. 그래서 저는 먼저 데이터에 빠진 값이나 이상한 값이 없는지 확인하겠습니다. 다음으로 모형이 어떤 가정 위에 서 있는지를 점검하고, 마지막으로 예측 결과를 실제 값과 견주어 보겠습니다. 한번은 절차 없이 손이 가는 대로 보다 같은 점검을 두 번 한 적이 있어, 그 뒤로 순서를 적어 두고 따랐습니다. 저는 검증이 정해진 순서를 거를 때 빈틈이 생긴다고 생각합니다.
신용평가모형의 검증 결과를 다룰 때, 저는 숫자 하나로 합격·불합격을 가르지 않으려 합니다. 학부 과제에서 모형을 평가하며, 저는 하나의 지표만 보면 모형의 다른 약점을 놓친다는 걸 배웠습니다. 그래서 저는 검증 결과를 여러 각도에서 함께 보고, 어디가 약한지를 구체적으로 적겠습니다. 또 모형은 시간이 지나며 현실과 멀어질 수 있다고 생각합니다. 한번은 오래된 데이터로 만든 모형이 최근 상황을 못 따라가는 걸 본 적이 있습니다. 그래서 저는 리스크 관리로, 모형을 한 번 검증하고 끝내지 않고, 주기적으로 다시 점검하는 절차가 필요하다고 봅니다. 저는 검증이 모형을 믿되, 계속 의심하며 살피는 일이라고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 비케이알(버거킹코리아) 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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