안녕하세요.

Team_IBA입니다.

<제안 배경>
사회초년기 형성된 재무적 태도는 장기적으로 영향을 미칠 수 있으므로, 사회초년생의 올바른 재무관리는 경제 활동 초기 중요성이 더욱 증대됩니다.
그러나 사회초년생의 증가하는 대출 연체 문제와 함께, 현 대출 서비스는 대출의 커버리지 확대에 초점이 맞춰져 있습니다.

이에 사회 초년생의 대출 시점에 적절한 재무적 피드백과 실행 가능한 금융 상품까지 추천함으로써
대출 거절자는 물론, 대출 승인자의 대출건정성까지 모두 제고할 수 있는
반사실적 사고 기반의 iF 어드바이저와 금융 상품 추천 시스템을 구축하였습니다.

프로젝트 절차는 아래와 같습니다.
----
<Part 01. 반사실적 설명을 위한 기초 모형 구축>
1-1. 데이터 탐색 및 전처리
1-2. 반사실적 설명 생성을 위한 기초 모형 구축

<Part 02. 반사실적 설명 예제 생성>
2-1. 대출 신청자들에 대한 반사실적 설명 생성
2-2. 대출 신청자들의 기본 프로필 구축 및 설명 결과 결합

<Part 03. 생성형 AI를 활용한 피드백 및 상품 추천>
3-1. 금융상품 DB 수집 및 전처리, 튜닝
3-2. 생성형AI를 이용한 설명문 생성 및 추천 로직 구현
(GPT 챗봇 구동 시 토큰 문제로 에러가 발생할 수 있습니다. 그때는 런타임을 종료 후 다시 실행하시면 정상적으로 이용 가능합니다.)
---

전체 파일 및 노트북은 구글 코랩(프로) 환경에서 구동되었으며, 아래 코드에서 확인하실 수 있습니다.
https://drive.google.com/drive/folders/1Z9CLHg6CAjlXE_13nKv9touctwlo7i77?usp=sharing

감사합니다.