1) 문제점
- 기존 신용 평가 업무는 다수의 엑셀 파일과 수작업 분석에 의존하고 있어 데이터 처리 속도가 느리고, 분석 결과의 일관성과 재현성이 떨어지는 문제가 있었습니다.
- 특히 신용 평가를 위한 승인 전략 수립 과정이 사람의 판단에 크게 의존하다 보니 업무 담당자별 결과 편차가 발생했고, 분석 결과를 한눈에 파악하기 어려워 의사결정에 시간이 많이 소요되었습니다.
- 또한 대량의 금융 데이터를 안정적으로 처리하고 관리할 수 있는 통합 시스템이 부재하여, 데이터 누락이나 보안 리스크에 대한 우려도 지속적으로 제기되고 있었습니다.

2) 프로젝트 목표
- 본 프로젝트의 목표는 신용 평가 업무 전반을 하나의 시스템 내에서 자동화하고 표준화하는 MVP(최소 기능 제품)를 구축하는 것이었습니다.
- 사용자가 등록한 신용 평가 데이터를 기반으로 승인 전략 수립까지의 전 과정을 시스템에서 수행할 수 있도록 하고, 각 단계의 중간 결과와 최종 결과를 시각적으로 확인할 수 있는 데이터 분석 플랫폼을 구현하는 것을 핵심 목표로 설정했습니다.
- 이를 통해 금융 분석 업무의 속도와 정확성을 동시에 향상시키고, 향후 고도화 및 확장 개발이 가능한 기술적 기반을 마련하고자 했습니다.

3) 주안점
- 대량의 금융 데이터를 안정적으로 처리할 수 있도록 시스템 아키텍처와 데이터 흐름을 명확히 분리하여 설계하는 데 주안점을 두었습니다.
- 클라이언트에서 제공하는 핵심 분석 알고리즘을 유연하게 연동할 수 있도록 모듈화 구조를 적용했으며, 평가 단계별 결과를 직관적으로 이해할 수 있도록 차트와 그래프 중심의 시각화 대시보드를 구현했습니다.
- 또한 민감한 금융 데이터를 다루는 특성을 고려해 사용자 권한 관리, 접근 제어, 데이터 보호를 기본 설계 단계부터 반영하여 보안과 확장성을 동시에 확보했습니다.

대량의 금융 데이터를 안정적으로 처리할 수 있도록 시스템 아키텍처와 데이터 흐름을 명확히 분리하여 설계하는 데 주안점을 두었습니다.
클라이언트에서 제공하는 핵심 분석 알고리즘을 유연하게 연동할 수 있도록 모듈화 구조를 적용했으며, 평가 단계별 결과를 직관적으로 이해할 수 있도록 차트와 그래프 중심의 시각화 대시보드를 구현했습니다.
또한 민감한 금융 데이터를 다루는 특성을 고려해 사용자 권한 관리, 접근 제어, 데이터 보호를 기본 설계 단계부터 반영하여 보안과 확장성을 동시에 확보했습니다.