한화 PPT 내용 정리

1. 문제 배경 및 접근 관점

- 기존 금융상품 설계의 한계

1) 예측 중심의 한계: 과거 데이터 기반의 단일 예측이나 추천은 급변하는 시장 환경과 복잡한 고객 심리를 반영하지 못함.

2) 검증 및 설명 부족: 상품 출시 전 '최악의 시나리오'에 대한 정량적 검증이 어렵고, 규제 기관이나 내부 의사결정권자를 설득할 '출시 정당성' 근거가 빈약함.

 

- TRACE-FIN의 접근 관점

1) 상품 설계를 시뮬레이션 문제로 정의 : 금융상품 설계를 단순 조건 생성이 아닌, 시간에 따라 변화하는 고객집단(Dynamic Persona)에 대한 안전성과 정당성을 검증하는 Agentic 시뮬레이션 과정으로 재정의

2) Closed-loop 프레임워크: 상품생성-시뮬레이션-결과 평과-반사실 검증-설명 및 개선으로 이어지는 통합 인프라 구축

 

2.  TRACE-FIN 개요 및 B2B 포지셔닝

- TRACE_FIN 정의 : 금융상품의 조건을 생성하는 기능을 넘어, "이 상품은 최악의 시나리오에서도 안전하며, 출시 정당성이 충분하다"는 것을 시뮬레이션과 XAI로 입증하는 증거 기반 의사결정 인프라

 

- 기업적 가치 및 도입 효과

1) 의사결정 속도 혁신(Agility): 기획부터 준법감시까지 승인 프로세스를 시뮬레이션 결과 보고서 하나로 통합하여 상품 출시 리드타임 단축

2) 불완전판매 리스크 원천 차단: 특정 페르소나 집단에서 발생할 수 있는 Tail Risk(CVaR)를 미리 발견함으로써 소비자 보호 강화 및 과징금 리스크 방어

3) 데이터 기반 거버넌스: SHAP, LIME 등 고도화된 XAI 기술을 통해 신뢰성과 공정성 지표를 정량화하여 ESG 경영 및 규제 대응 자료로 활용

 

3. Agentic AI 기반 금융상품 조건 자동 생성

- Product Design Agent 메커니즘

: 금융감독원 API 및 시장 수익률 데이터를 학습한 Agent가 기업의 목표 함수를 극대화하는 파라미터 $\phi_f$ 를 생성한다.

   ㄴ 입력 정보: 목표 세그먼트, 허용 리스크 임계치( $\tau_g$ ), 시장 금리

   ㄴ 생성 파라미터: 금리, 만기, 수수료, 상환 구조, 보장 범위.

 

- 리스크 제약 하의 최적화

: 단순 수익 극대화가 아닌, 모든 고객 집단에 대한 cvAR(Conditional Value-at-Risk) 제약 조건을 만족해야 한다.

이 과정에서 Agent는 시뮬레이션 피드백을 받아 상품 조건을 반복적으로 수정(Iterative Refinement)한다.

 

4. 실제 데이터 기반 가상 사회 시뮬레이션 및 XAI 검증

- 가상 고객 데이터 모델링

: 실제 가계 미시 데이터를 기반으로 페르소나를 다음과 같이 정교하게 정의한다

  ㄴ 재무 상태: 자산(A), 부채(L), 소득(Y), 소비(C) → 5분위별 데이터 및 GDP/GNI 등 거시 지표와 연동.

  ㄴ 심리 및 인구통계: 위험 성향(R), 생애주기(D), 종사자 지위(직업 안정성)

  ㄴ Markov 상태 전이: Persona는 'Stable - Stress - Delinquent  - Default '의 이산 상태 집합 $\mathcal{X}$ 내에서 움직입니다.

 

- Generative Persona Agent: 인지 구조 설계

: 단순한 확률 통계 모델이 아니라, LLM 기반의 에이전트가 다음 과정을 거침

1) Memory: "지난달 대출 이자 부담이 20% 상승함" 과 같은 사건 저장

2) Reflection: 메모리를 요약하여 "현재 유동성 위기 단계임"이라는 신념 형성

3) Planning: 신념에 따라 '소비 절감' 혹은 상품 해지라는 재무 계획 수립

 

- XAI 기반 검증 및 9가지 목표 달성

시뮬레이션 결과에 대한 9가지 XAI 목표를 다음과 같이 구현

1) Casuality & Feature Relevance (SHAP): 특정 상품 조건(예: 높은 중도상환 수수료)이 전체 부실률 상승에 미친 영향도를 게임 이론적으로 산출.

2) Local Explanation (LIME): 특정 취약 계층 페르소나가 왜 연체 상태로 전이되었는지 개별 인스턴스 수준에서 설명.

3) Counterfactual Analysis (반사실 설명): "만약 금리가 0.2%p 낮았다면, 이 집단의 파산율은 5% 감소했을 것"과 같은 최소한의 변화(Minimum Change)를 제시하여 상품 안전 구간 식별.