UseCase | 베가스

금융
이상감지

AI모형을 활용한 펀드 오류 진단 시스템 구축

AI 모델을 활용해 펀드 운용 과정에서 발생할 수 있는 오류를 사전에 감지함으로써, 가격 산출의 정확성을 높이고 고객 만족도를 향상시키며 시스템의 경쟁력을 강화합니다.

Business Problem

펀드 운용 중 발생하는 오류는 고객 신뢰를 저하시켜 기업 이미지와 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 이러한 오류를 방지하는 것은 경쟁이 치열한 금융 시장에서 기업의 경쟁력을 강화하는 데 중요한 요소입니다.

Goals

펀드의 기준가격에 대한 정합성을 검토하고, 결산시점에 누락을 사전에 예측하며 보수에 대한 정합성을 예측 및 판단하는 모델을 개발합니다.

Analysis

기준가격 정합성 검토를 위해 펀드 유형과 기준가격 정보를 활용하고, 결산 누락 예측을 위해 신탁재산운용현황 데이터를, 보수 정합성을 위해 보수율 정보를 활용했습니다. 펀드 정보를 활용해 펀드를 군집화하고, 펀드 가격에 대한 범위를 설정하여 이상치를 점검하고 결산 시점 전에 징후를 패턴 분석하고, 머신러닝 기법을 통해 결산 누락을 예측하며 보수율 정보를 활용해 과거와 비교하여 잘못 책정된 보수를 감지했습니다.