대구 빅데이터 분석 경진대회: IT/SW 기업 성장성 판단

문제 정의

대구·경북 지역 예금은행의 기업 대출은 특정 서비스업에 집중되어, 성장 잠재력이 높은 IT/SW·벤처 기업에 자금이 충분히 공급되지 못하는 자금 배분 비효율 문제가 있었습니다.

기존 여신 심사는 최근 3개년 재무제표·담보 중심이라 미래 성장 잠재력을 반영하지 못합니다. 본 프로젝트는 신용 서류에 드러나지 않는 요인까지 반영해 성장 잠재력 기반의 새로운 여신 기준을 제안합니다.

접근 방법

1. 카드 매출 분석 — 현대카드·대구BC카드 데이터로 IT/비IT 산업의 매출액 증감률을 시장금리와 함께 분석해 산업 성장성을 파악합니다.
2. 성장 업종 추출 — 한국 산업 평균 증감률보다 높은 업종(정보통신업, 전문·과학·기술 서비스업)을 선별합니다.
3. 성장 잠재력 예측 모델 — 기업 데이터를 통합해 매출액 대비 연구개발비 투자금액 파생변수를 종속변수로, 성장성 관련 요인을 독립변수로 하는 회귀 모델을 구축합니다.

카드 데이터 분석 — 산업별 매출 성장성

5년간(2017–2021) 카드 매출을 월별로 집계해 IT/비IT 산업의 매출액 증감률을 시장금리 추세와 비교했습니다. 팬데믹 이후 두 산업 모두 매출이 감소했으나, 비IT 산업(관광·여가)의 감소폭이 더 컸습니다.

데이터 전처리 & 파생변수

• 데이터 통합: 사업자등록번호를 기준으로 여러 기업 데이터를 병합하고, 범주형·논리형 자료를 정수형으로 처리했습니다.
• 결측치 대치: 무응답·결측이 많은 변수를 MissForest(Random Forest 기반 반복 대치)로 보완했습니다.
• 종속변수 설계: 기업가치평가의 가중평균자본비용(WACC) 개념을 차용해, 매출액 대비 연구개발비 투자금액의 연도별 변화율에 가중치(0.4 / 0.6)를 부여한 성장성 지표를 만들었습니다.
• 독립변수: 기업부설 연구소 유무, 특허 등록·출원 건수, SW 융합 기술 분야별 시장 전망 등 신용 서류에 없는 변수를 활용했습니다.

차원 축소 & 적합성 검정

변수 구조를 단순화하기 위해 주성분 분석(PCA) 과 요인 분석을 수행했습니다. 누적 분산 설명력이 약 99%에 도달하는 지점을 참고해 차원을 결정했습니다.

요인 분석 적합성은 Bartlett 검정(p-value ≈ 0.0)과 KMO 검정(≈ 0.66)으로 확인해, 요인 분석이 적합하다는 결론을 얻었습니다. 요인 적재량을 기준으로 특허 관련, 데이터 산업, 기기·차량 산업, 연구소, 의료 산업 등 5개의 해석 가능한 feature를 도출했습니다.

회귀 모델

도출한 5개 feature를 독립변수로, 매출액 대비 연구개발비 투자금액을 종속변수로 하여 여러 회귀 방법을 비교했습니다. Random Forest 회귀가 가장 우수했습니다.

최적 모델은 검증 데이터에서 RMSE 약 0.0269 로 가장 낮은 오차를 보였습니다.

기대 효과

• 객관적 성장성 평가: 재무 상태가 약하지만 성장 잠재력이 높은 기업을 정량 지표로 발굴해, 은행이 투명·안전하게 자금을 공급할 수 있습니다.
• 지역 경제 활성화: R&D 프로젝트의 잠재 가치를 반영한 기업 맞춤형 대출로 산업 발전과 혁신을 촉진합니다.
• 윈-윈 구조: 기업은 자금을 확보해 성장하고, 은행은 신규 고객 확보·신용평가 개선·장기 투자 수익을 얻습니다.

• Presentation (PDF)
• Award Certificate (PDF)
• Related Article