본 연구는 한국장학재단의 2012-2014년간 일반 학자금 대출 자료를 활용하여 부실채권 보유 및신용유의자로 분류될 수 있는 위험요인들을 파악하고, 부실 고위험군 예측모형을 개발했다. 예측모형 개발은 데이터마이닝 방법 중 의사결정나무 분석을 적용하였으며, 분석 패키지는 SAS Enterprise Miner 13.2를 활용했다. 개발된 모형은 25가지의 그룹으로 세분화 했으며, 부실 위험군에 영향을 미치는 주요 요인은 소득분위, 국가장학금 수혜유무, 나이, 연체계좌 보유 이력, 대학구분 (학부/대학원), 전공 계열, 월평균 상환액이 주요 요인으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 부실 고위험군 예측모형은 장기연체로 인한 부실채권 발생 및 신용유의자 발생 예방을 위한 세분화된 관리서비스 제공을 위한 기초자료가 될 수 있을 것이다.

We develop the high risk group predictive model for loan default by utilizing the direct loan data from 2012 to 2014 of the Korea Student Aid Foundation. We perform the decision tree analysis using the data mining methodology and use SAS Enterprise Miner 13.2. As a result of this model, subject types were classified into 25 types. This study shows that the major influencing factors for the loan default are household income, national grant, age, overdue record, level of schooling, field of study, monthly repayment. The high risk group predictive model in this study will be the basis for segmented management service for preventing loan default.