소득 추정 솔루션

국내 유일의 고객주소기반의 소득추정 솔루션인 ECI는 금융감독원 T/F 선진 사례로 소개된 검증된 솔루션입니다.

2015년. [금감원] 재정심사 빅데이터 활용방안 『삼성생명 ECI』 추천
2007년 1월 5일 금융감독원 주택담보대출 여신심사체계 선진화 T/F 회의
당사의 <소득추정시스템> 사례 발표 관련기사 (2007년 1월 10일자)

핵심방법론

한국사회의 특성상, 주거지 및 직업을 통해 가구 및 개인의 소득을 유추할 수 있음 (GDSK 소득추정의 핵심사상)

가구소득 기능예시

서울 강남구 압구정1동 OOAPT 1동 201호

회원 자택주소 표준화

시도 : 서울 시군구 : 강남구 읍면동 : 압구정동 번지 : 1234-5678 단지명 : OO아파트 건물동 : 1동 건물호 : 201호 주택형태 : 아파트

외부 데이터 보강 (Data Enrichment)

지역 평균소득 : 7천9백 만원 아파트 평형 : 58평 아파트 시세 : 18억2천 만원 지번 평당 지가 :1천5백 만원 지역 내 가구주 대졸 이상자 비율 : 59%

추정소득 모형에 의한 ECI 산출

가구 소득 추정결과

13,700만원

개인소득 기능예시

직장명 LG-CNS
직장주소 서울특별시 강서구 마곡중앙8로 71 LG사이언스파크
직장전화 02-6363-5000
성별/연령 남/32세
 
 

직장 주소 정제 결과

시도 : 서울 시군구 : 강서구 읍면동 : 마곡동 번지 : 789-4 건물명 : LG사이언스파크
 
 

직장명 표준화 및 기업정보 보강 결과

표준직장명 엘지씨엔에스
업종코드 M72100
업종명칭 정보처리 및 기타 컴퓨터 운용 관련업
직장존재여부 존재
업종 평균 연봉 4,900만원
기업유형 외감법인
기업규모 대기업
 
 

추정소득 모형에 의한 ECI 산출

(지역, 업종, 평균연봉, 기업규모 …)
 
 

추정 개인소득

5,880만원

신뢰성

A카드사에서 보유한 실제소득과 GDSK 소등추정시스템을 통해 도출된 추정소득을 비교한 결과, 상관계수가 0.89로 높은 상관관계를 보임

실질증빙소득 (단위 : 만원)

추정소득구간별 손해율 분석 결과, ECI 소득이 높아질수록 Claim 발생비율과 평균입원일수가 낮게 나타남

※ B보험사 분석결과 (분석 대상 : 입원일당 담보)

Claim 발생비율

평균입원일수

활용방안

카드사의 고객 추정소득 활용 현황

대출심사, 한도설정, 회원 세분화를 위하여 회원 주소 및 직장 데이터를 표준화하고 외부 데이터를 보강하여 추정소득을 활용

보험사의 추정소득 활용현황

추정소득을 활용한 U/W고도화를 통해 우량고객에 대한 인수한도확대로 수입보험료 증가 및 영업활동 증대효과

U/W 고도화

추정소득 도입 기대효과

ECI 추정소득을 활용한 우량고객 선별 및 고객인수등급설정 (특히, 소득확인이 불가한 전업주부,학생,무직자에 대한 고객인수등급설정 가능)
우량고객에 대한 가입한도 확대 및 U/W 완화로 양질의 서비스 실현
Moral Risk 계약에 대한 U/W 집중 가능