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[마감] 비재무 데이터에 기반한 신용평가모델 리서치

설명
핀테크가 주목하는 '디지털 흔적'을 활용한 비재무 데이터 기반 대안신용평가 모델 리서치
대상
금융권 취업/이직 준비생
실용적인 데이터 분석이나 신용평가 모델에 관심 많은 모든 분
기한
7월 29일(금) ~ 9월 1일(목) [5주]
9월 3일(토) 네트워킹 세션
참가비
6만원 (참가비 3만원 / Deposit 3만원)

상세보기

 커리큘럼

 참가비 안내 및 리서치 보상

 가이드라인 제공

 왜 비재무 데이터 기반 대안 신용평가인가요?

‘디지털 흔적' 빅데이터를 통해 행동의 일관성, 안정성, 꼼꼼함 같은 소비자 성향을 파악해 신용점수를 매기다
기존 나이스신용평가, KCB 등에서 제공하는 신용점수와 더불어, ‘숨어 있는 우량고객'을 찾기위해 여러 신용카드사와 핀테크 업체들이 적극적으로 신용평가모형(CSS) 고도화에 나서고 있습니다.
이제 비재무 데이터 기반 대안신용평가는 새로운 흐름이 될 것입니다.
네이버파이낸셜, 카카오, 토스가 주목하는 만큼, 리서치를 통해 새로운 흐름을 준비해보세요.

 참여 대상

비재무 데이터 기반 대안신용평가 리서치에 참여하실 분!
금융권 취업 / 이직을 희망하시는 분!
실용적인 데이터 분석이나 신용평가 모델에 관심 가지셨던 모든 분!
유의사항 : 넘블 리서치는 관심분야를 직접 분석해보며 ‘자발적 학습’하는 것으로, 넘블에서 별도의 교육을 제공하지 않는다는 점 유의해주세요!

 리서치 멘토 소개(총 2명)

여의도 금융권 전문가 1명 + 연세대 데이터분석 석∙박사 통합과정 1명

 사용툴

Python
이번 리서치는 python을 활용해 진행해요!

 운영 방법  

커리큘럼에 따라 매주 분석한 내용을 자유롭게 공유해주시면 됩니다!
경쟁 형태가 아닌 공유 및 아카이빙 형태이니 부담 갖지 마세요!
운영방법
OT

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