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학부 신용분석 수업 팀 과제 — 여신 심사 기준 개선 데이터 분석
학부 신용분석 수업에서 팀 과제로 중소기업 여신 심사 정책 고도화를 주제로 데이터 기반 개선안을 제안했습니다. 저는 업종별 연체율과 거부율 공개 통계를 분석하는 파트를 맡았는데, 처음에 연체율만 분석했다가 교수에게 '거부율과 연체율을 함께 봐야 심사 기준의 정확도를 평가할 수 있다'는 피드백을 받았습니다. 두 지표를 함께 분석했더니 거부율이 높은 업종에서 실제 연체율이 낮은 경우가 있다는 걸 발견했고, 이 부분이 심사 기준의 과도한 보수성을 나타낼 수 있다는 해석을 제안했습니다.
두 지표 간 불일치가 심사 정책의 개선 포인트를 가리키는 신호일 수 있다는 걸 그 분석에서 처음으로 이해했습니다. 발표에서 교수가 '데이터 간 관계를 본 게 좋다'는 피드백을 줬는데, 처음 분석이 단편적이었다는 걸 그때 알았습니다.
이 결의 특징
연체율만 분석하다가 거부율과 함께 봐야 심사 기준 정확도를 평가할 수 있다는 피드백으로 방향을 바꿔, 거부율 높은 업종에서 실제 연체율이 낮은 과도한 보수성 패턴을 발견한 흔적이 있습니다. 두 지표 간 불일치가 개선 포인트의 신호라는 인식이 담겨 있습니다.
이 결이 통하는 자리
단편적 분석에서 두 지표 교차 분석으로 전환한 계기와 발견한 패턴이 구체적으로 살아 있을 때 통합니다. 데이터 간 관계를 본 게 좋다는 교수 피드백이 담긴 자리에서 면접관의 신뢰가 생기는 결이 자주 보입니다.