핀다 대출 비교 앱 어플 설치

핀다 대출 비교 앱 어플 설치

39핀다39 앱 사용성 데이터를 활용한 대출 신청 분류 모델 개발 1. Data데이터는 앱 사용자 데이터와 대출 상품 정보 데이터를 활용하였습니다. 각 데이터에 포함된 피처의 내용은 다음과 같다. 두 개의 데이터에서 총 24개의 피처가 존재했고, 타겟 피처는 대출 신청 여부를 나타내는 isapplied 피처입니다. 하지만 여러 EDA 과정에서 타겟 피처의 예측에 도움이 될만한 피처를 파악하는데 어려움이 있었고, 분석에 활용할 피처를 선정하기 위해 조금 더 원론적인 방법을 활용했다.

바로 앱을 직접 사용해보면서 신뢰할 수 있는 피처를 선정하는 것이었다.

핍니다. 대환대출

내가 가지고 있는 대출, 예를 들어서 A은행의 연 15 금리의 상품이 있다고 가정했을 때 B은행 혹은 같은 A은행의 연 8 금리의 다른 상품으로 옮겨 준다면 어떡하실 건가요? 당연히 옮겨야 합니다. 이것을 대환대출, 혹은 대출 갈아타기라고 하는데요. 은행과 은행이 다르면 영업점을 여러 번 방문해야 하고 또한 현재 내 조건에서 갈아탈 수 있는 상품을 하나하나 확인해야 하기 때문에 대환대출 자체가 번거롭고 어려운 이미지가 있었습니다.

그랬던 것을 정부가 23년 5월 31일부터 고유한 플랫폼으로 연결하여 마치 지금까지 했었던 대출비교 서비스처럼 쉽게 조회하고 진행할 수 있게 만들었습니다. 너무나 좋은 서비스죠. 핀다를 통해서도 가능합니다. 방금 대출 목적을 선택할 때 대환대출을 선택하여 진행하면 됩니다. 다만, 대환대출은 내가 가진 대출을 이해하고 그 상품들보다.

금융기관 홈페이지에서 대출 갈아타기 진행

유의사항 및 각종 동의서 등에 동의하신 다음, 현재 이용하고 계신 대출 상품을 선택하셔야 합니다. 상환하실 대출 상환 예상금액을 확인하시고, 직장정보, 한도, 상환방법, 신청금액 등을 모두 입력합니다.

그다음에는 적용 예정 금리, 대출기간을 선택하시고 대출금이 입금될 계좌를 선택합니다. 마지막으로 대출약정서를 확인하시고 [약정하기]를 누르시면 대출이 실행됩니다.

대출이 실행된 후에도 대출실행내역, 상환내역을 꼼꼼하게 확인해 보시기 바랍니다.

과다조회는 대출심사에 악영향

대출비교를 많이 한다고 신용점수가 하락하지는 않지만, 이런 비교 플랫폼을 이용하여 너무 자주 조회하는 경우, 혹은 다른 대출을 지원하셔서 현재 검증 중인 상태인데 신용정보조회 이력을 발생시킬 경우는 대출심사에 안 좋은 영향을 줄 수 있습니다. 아니, 거의 90 이상의 확률로 영향을 준다고 봐야겠죠. 그러니 하루에 몇 차례씩 반복적으로 조회를 하는 것은 지양해 주세요. 또 자신이 현재 어떤 대출을 지원하셔서 검증 중인 상황이라면 해당 상품의 심사가 끝난 다음에 조회 서비스를 이용하시기 바랍니다.

신용점수 하락 걱정은 NO

대출 지식이 부족하신 분들은 이 부분을 알고 계시는 것이 좋습니다. 특정 금융사를 통해 직접 대출을 신청하거나 이렇게 대출비교 플랫폼을 이용하여 비교를 하거나, 심사나 조회 과정에서 신용정보조회가 발생합니다.

위와 같은 공지 받아보신 적 있으시죠? 예전에는 이 신용정보조회가 너무 자주 발생할 경우 신용점수가 하락해야하는 설이 있었습니다. 이런 말들을 아직까지 믿고 계신 분들이 있었으나 그렇지 않습니다.

지금은 이런 신용정보조회가 아무리 많이 발생하더라도 신용점수는 절대 하락하지 않습니다. 그리고 핀다에서는 67개 금융사가 제휴가 되어있으니 대출비교를 67번의 신용조회가 이뤄진다고 생각해볼 수 있었으나 아닙니다. 만약 67번 신용조회가 발생하여도 말씀 드렸던 것처럼 신용점수는 하락하지 않습니다.

2 Oversampling

이번 프로젝트에서 대출 신청 전망 모델을 만드는 데 가장 중요한 부분입니다. 타겟 피처인 isapplied 피처의 경우 데이터 불균형imbalanced이 약 1717,629,488 434,688에 해당합니다. 이와 유사한 데이터 불균형 문제에서 가장 일반적으로 사용되는 것이 바로 오버샘플링Oversampling입니다. 따라서 향후 모델링 과정에서도 여러 샘플링 기법과, 오버샘플링 기법 내 여러가지 방식에 대한 비교가 이루어질 예정입니다.

데이터 전처리를 모두 마친 후 모델링에 활용한 데이터의 크기는 8,014,178개입니다. 해당 프로젝트에서 사용한 코드 및 중간 기말 공지 자료 모두 필자의 에서 확인이 가능합니다.

자주 묻는 질문