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yejushin2000/MosaicLoan

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모자익론 (P2P 재태크 플랫폼)

목차

  1. 서비스 개요
  2. 주요 기능
  3. 서비스 흐름
  4. 팀 구성 및 역할

1. 서비스 개요

1-1. 서비스 개요

**모자익론(MosaicLoan)**은 투자자의 자산을 자동 분산하여 투자 리스크를 낮추고, 차입자에게는 신용 평가 기반의 맞춤형 대출 기회를 제공하는 P2P 금융 투자 및 대출 플랫폼입니다.

모자익론이라는 이름은 하나의 투자금을 마치 모자이크 조각처럼 여러 차입자에게 분산시킨다는 의미를 담고 있습니다.

웹페이지

1-2. 문제 정의

  • 투자자 입장
    원하는 수익률에 맞는 상품을 직접 찾고 관리해야 하는 부담
    개별 차입자에 대한 신뢰성과 리스크 판단이 어려움

  • 차입자 입장
    전통 금융권에서의 신용평가 기준이 높아 대출 접근이 제한됨
    금융 이력이 부족하거나 비정형 데이터를 보유한 사용자에게 불리함

  • 시장의 공통 문제
    기존 P2P 플랫폼은 단순 중개에 그치는 경우가 많아, 투자/대출 모두의 만족도를 높이기 어려움

1-3. 기대 효과

  1. 투자자 측면
  • 안정적인 수익 확보
  • 투자 운영에 대한 부담 감소
  1. 차입자 측면
  • 기존 금융권에서 소외되었던 개인의 금융 접근성 확대
  • 신용등급 개선 기회를 제공

2. 주요 기능

2-1 자동 분산 투자 시스템

  • 투자자는 개별 차입자를 선택할 필요 없이 투자 금액과 기대 수익률만 입력
  • 시스템이 신용평가와 시장 경제를 기반으로 최적의 차입자에게 투자를 분배함
  • 리스크 최소화를 위한 분산투자 적용

2-2 차입자 신용평가 시스템

  • 차입자의 금융 이력, 상환 기록, 소득 수준 등의 데이터를 기반으로 신용점수 산출
  • 빅데이터 모델을 활용한 대출 상환 가능성 예측
  • 신용 등급에 따라 대출 한도 및 금리를 차등 적용

3. 서비스 흐름

3-1. 서비스 흐름

서비스 흐름

3-2. ERD

erd

3-3. 시스템 아키텍쳐

시스템 아키텍쳐

3-4. 모델링

경제 분석 모델

  • 목표: 경제 뉴스 데이터를 기반으로 경제 흐름 예측
  • 주요 기법:
    • Topic Modeling
      • 크롤링된 데이터에는 '경제'와 무관한 기사도 포함되어 있음
      • LDA 등 주제 모델링 기법을 통해 유의미한 경제 기사만 필터링
    • 감정 분석 (Sentiment Analysis)
      • KLUE-BERT 등 LLM 모델을 활용해 뉴스 기사의 긍/부정 감정 판단

신용평가 모델

  • 목표: 고객의 대출 이력 기반 채무 불이행 가능성 예측
  • 데이터: 고객의 결제 이력, 신용국 정보, 고용 정보 등

<**🛠 전처리 및 모델링 전략**>
초점 영역 분석 방법
결제 행동 및 이력 행동 점수화 + 분류 모델
신용국 데이터 + 과거 대출 이력 분류 모델
인구통계 및 고용 정보 군집화 분석
시간 기반 변화 및 집계 특성 시계열 + 분류 모델

3-5. 화면 구성

메인페이지 마이페이지_결제 투자페이지
메인페이지 마이페이지
(계좌 거래내역)
투자하기
(개요 및 시뮬레이션)
투자페이지_거내내역 투자페이지_통계 대출페이지
투자하기
(거래 내역)
투자하기
(채권 통계)
대출하기



4. 팀 구성 및 역할

Contributors Role Position
박유진 팀장 & Frontend - 예시 소제목 1: 예시 내용1
- 예시 소제목 2: 예시 내용2
강재현 Backend - 예시 소제목 1: 예시 내용1
- 예시 소제목 2: 예시 내용2
오지석 Backend - 예시 소제목 1: 예시 내용1
- 예시 소제목 2: 예시 내용2
윤덕건 Backend - 예시 소제목 1: 예시 내용1
- 예시 소제목 2: 예시 내용2
신예주 AI Modeling & Frontend - 예시 소제목 1: 예시 내용1
- 예시 소제목 2: 예시 내용2
이연규 AI Modeling & Frontend - 예시 소제목 1: 예시 내용1
- 예시 소제목 2: 예시 내용2

About

No description, website, or topics provided.

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Releases

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Packages

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Contributors 6