언어모델 기반 대출 승인 여부 판단 데모사이트 기획

언어모델 기반 대출 승인 여부 판단 데모사이트 기획

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1. 데모사이트 목적

• 언어모델 기반 대출 승인 솔루션의 핵심 기능을 간단히 시연.
• 데이터 입력, 분석, 결과 도출 과정을 체험하여 솔루션의 강점을 직관적으로 이해.
• 대출 승인/거절 사유를 설명 가능한 형태로 제공.

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2. 주요 기능

1) 사용자 데이터 입력

• 입력 데이터:
  • 소득 (정형 데이터)
  • 부채 비율 (정형 데이터)
  • 소비 성향(텍스트 입력)
  • 대출 목적(텍스트 입력)
• 입력 방식:
  • 간단한 폼으로 사용자가 직접 입력.
  • 텍스트 필드와 드롭다운 메뉴 조합.

2) 데이터 분석 및 처리

• 언어모델 분석:
  • 텍스트 데이터를 분석해 소비 성향과 대출 목적의 신뢰도를 평가.
  • 정형 데이터를 기반으로 신용 점수 계산.
• 실시간 처리:
  • 입력 데이터를 기반으로 대출 승인 여부와 설명 생성.

3) 결과 페이지

• 대출 승인 여부:
  • "승인", "거절", "추가 검토 필요" 중 하나의 결과 제공.
• 설명 가능한 결과:
  • 승인/거절 사유를 간단한 자연어로 표시.
    • 예: "소득이 안정적이고 부채 비율이 적정 수준입니다."
    • 예: "소비 성향 분석 결과, 대출 상환 가능성이 낮습니다."
• 개선 제안:
  • 거절된 경우 대출 승인을 위한 개선 방안을 제안.
    • 예: "부채 비율을 10% 낮추면 대출 승인이 가능합니다."

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3. 화면 구성

1) 메인 페이지

• 내용:
  • 서비스 소개: "언어모델 기반 대출 승인 솔루션을 체험해보세요."
  • 시작 버튼: "데모 시작하기"

2) 데이터 입력 페이지

• 폼 구성:
  • 소득 입력: 숫자 입력 필드.
  • 부채 비율: 숫자 입력 필드.
  • 소비 성향: 텍스트 입력 필드(예: "월 평균 지출 내역").
  • 대출 목적: 텍스트 입력 필드(예: "교육비" 또는 "사업 확장").
• 데모 데이터 버튼:
  • "샘플 데이터 사용" 버튼으로 빠른 테스트 가능.

3) 결과 페이지

• 구성:
  • 대출 승인 여부: 결과 메시지("승인", "거절", "추가 검토 필요").
  • 분석 결과 요약:
    • "소득 안정성: 높은 수준"
    • "부채 비율: 적정 수준"
    • "소비 성향: 안정적"
  • 개선 제안(거절 시):
    • "부채 비율을 10% 낮추거나 소비 성향을 안정화하면 승인이 가능합니다."

4) 재시작 버튼

• 결과 페이지에 "다시 시도" 버튼 추가.

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4. 기술 스택

• 프론트엔드: React.js (빠르고 직관적인 사용자 인터페이스 구축).
• 백엔드: FastAPI (데이터 처리 및 언어모델 연동).
• 언어모델: OpenAI API 또는 Hugging Face (텍스트 분석 및 결과 생성).
• 데이터베이스(옵션): SQLite (간단한 데이터 저장).

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5. 실행 로드맵

1단계 (0~2주): UI/UX 디자인

• 메인 페이지, 데이터 입력 페이지, 결과 페이지 디자인.

2단계 (2~4주): 기능 개발

• 데이터 입력 폼, 언어모델 연동, 결과 생성 및 표시 기능 구현.

3단계 (4~6주): 테스트 및 배포

• 다양한 입력 데이터로 테스트.
• 데모사이트를 AWS 또는 Vercel에 배포.

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