Customer Case
고객 사례
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금융 분야
case 1
개인 신용평가 모델 고도화
01. 기존 방식의 한계
- 원본 데이터의 민감정보로 인해 활용이 제한됨
- 데이터 부족 문제로 모델 성능 및 신뢰도 저하
02. 합성데이터 도입 효과
- 정확도 향상: 차분 프라이버시(DP)와 고급 증강 기법을 활용하여 원본 데이터와 유사한 고품질 합성 데이터를 생성
- 모델 성능 개선: 신용평가 모델의 예측 정확도가 기존 대비 15% 이상 향상
- 개인정보 보호: 민감정보 노출 없이 데이터 활용 가능
case 2
카드거래 합성데이터 생성
01. 기존 방식의 한계
- 개인정보보호법으로 인한 카드 거래내역 활용 제약
- 가명화 시 시계열 패턴 손실로 AI 모델 성능 저하
- 외부 파트너사와 데이터 공유 시 법적 리스크 존재
02. 합성데이터 도입 효과
- 정확도 향상: 차분 프라이버시(DP)와 고급 증강 기법을 활용하여 원본 데이터와 유사한 고품질 합성 데이터를 생성.
- 모델 성능 개선카드거래 패턴 예측 정확도가 기존 대비 20% 이상 향상
- 개인정보 보호: 민감정보 노출 없이 데이터 활용 가능