페이셜 스코어링

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REGA 페이셜 스코어링 연구

표준 스코어링 접근법은 사회적, 인구통계적 데이터를 사용하지만, 저희는 새로운 유형의 모형(회원의 얼굴 사진을 바탕으로 점수를 계산하는 페이셜 스코어링)을 도입할 예정입니다. 이 모형의 프로토타입은 이미 개발 및 테스트가 완료되었으며, 약 70%의 정확성을 제공합니다. 이제 저희는 이 수치를 개선하기 위해 노력하고 있습니다. 이 모형을 구축하기 위해 Microsoft에서 제공하는 머신 러닝 및 인지 서비스를 사용합니다. Microsoft Face API(MS Cognitive)는 약 15,000개 사진이 디지털화된 회원 사진 처리에 사용되었습니다. 각 얼굴 사진에 대해 플래그 속성(좋음/나쁨)이 기존 어플리케이션 스코어링 모델(기본 모델)을 기반으로 계산됩니다. 기본 스코어링 모형은 몇몇 은행에서 개인에게 대출을 실시할 때 사용하는 실제 스코어링 모형입니다. 저희는 페이셜 스코어링 모형에서 나이 , 성별 , 머리 자세 , 미소 , 머리 모양 및 안경 등의 얼굴 표식/속성을 사용합니다 . 이러한 특성을 기반으로 11,000개의 레코드에서 학습된 Two-Class Boosted Decision Tree 알고리즘은 다음과 같은 결과를 제공합니다.

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