몰리AI 엔지니어(FDE)
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경력근거: 부실채권의 회수 시점 및 회수 가격을 추정하는 것이 위험 관리의 핵심입니다.
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※ 실제 산출물이 아닌 AI 예측 시안입니다.
공고는 유사한 부동산을 군집화하고 회수 시점·가격 추정 모델을 만드는 일을 주요업무 첫 줄에 두고, 그 결과물이 론프라를 대출채권 거래소로 넓히는 기반이 된다고 적습니다. 이 화면이 쓰는 회수 종결 이력은 600곳이 론프라에서 채권 관리를 돌리며 쌓이는 자료라, 같은 화면을 다른 회사 데이터로는 채울 수 없습니다. 판정을 회수 여부가 아니라 회수가와 시점 두 축으로 나눈 것도 공고가 그 둘을 위험 관리의 핵심이라 적었기 때문입니다. 다만 이 포트폴리오는 군집 조건을 규칙으로 고정하고 중앙값을 근거와 함께 내놓는 데까지를 다룹니다. 부실채권 평가와 경매 실무의 도메인 전문성은 주장하지 않습니다. 모르는 깊이는 면접에서 모른다고 말하는 편이 낫습니다.
공고는 특정 부동산과 유사한 부동산을 군집화하는 일과 회수 시점·가격 추정 모델 개발을 한 줄에 묶어 첫 업무로 적습니다. 무엇과 무엇을 비슷하다고 볼지 정하는 일이 모델보다 먼저입니다.
개발 조직이 일곱 명 규모인데 대형 금융기관과 함께 하는 프로젝트를 주도할 사람을 찾습니다. 고객 기관의 담당자와 직접 마주 앉아 무엇을 판정으로 낼지 정해야 하는 자리입니다.
600개 중소형 금융기관이 쓰는 론프라가 이미 채권 관리를 돌리고 있고, 이번 프로젝트 결과물이 그 위에서 대출채권 거래소로 넓혀지는 기반이라고 적습니다. 산출물이 별도 도구가 아니라 기존 화면에 붙는 판정이어야 합니다.
이번 달 편입된 부실채권 목록과 론프라에 쌓인 회수 종결 이력을 함께 올리면, 지역과 물건 종류가 같고 전용면적이 10% 안에 드는 종결 건을 묶어 그 묶음의 회수가 중앙값과 회수 기간 중앙값을 냅니다. 화면에는 건마다 네 가지 판정이 붙고, 어느 종결 건이 묶였는지가 그 자리에서 펼쳐집니다. 묶는 조건과 판정은 계산 규칙이 정하고, 모델이 맡는 것은 왜 이 묶음이 이 물건과 비슷한지를 담당자가 보고서에 옮길 문장으로 적는 일입니다.
몰리턴과 함께 프로젝트를 진행하는 대형 금융기관의 부실채권 관리 담당자 — 부동산 담보부 부실채권 한 건이 얼마에 언제 회수될지를 담보 가액과 담당자 경험만으로 잡아야 한다
회수가와 시점을 담보 가액과 경험으로 잡는 이유는 비슷한 물건이 실제로 얼마에 얼마 만에 회수됐는지가 한 화면에 모여 있지 않아서입니다. 지역·물건 종류·면적으로 묶는 조건을 규칙으로 고정하면 같은 건을 누가 열어도 같은 묶음이 나오고, 그 묶음의 중앙값이 회의에서 다투지 않는 출발점이 됩니다.
담당자가 쓰는 화면 하나가 돕니다. 이번 달 편입 채권 목록과 회수 종결 이력을 올리면 건마다 군집이 잡히고, 회수가·회수 기간 중앙값과 네 가지 판정이 판정별 묶음으로 뜨며 묶인 종결 건이 그 자리에서 펼쳐집니다. 두 자료는 파일로 올리는 것으로 시작하고 론프라 연동은 3주차로 미룹니다.
담당자가 손으로 판정을 붙인 60건으로 판정 일치율을 자동으로 내고, 어긋난 건이 군집 조건에서 갈라졌는지 중앙값에서 갈라졌는지 나눠 리포트로 냅니다.
회수가를 중앙값 하나가 아니라 하위 25%부터 상위 25%까지 구간으로 내고, 군집이 다섯 건에 못 미치면 인접 지역이나 면적 조건을 한 단계씩 넓혀 다시 잡는 단계를 붙입니다. 넓힌 만큼 근거가 약해지는 것을 화면에 함께 적습니다.
담당자가 채권 목록과 회수 종결 이력을 올리면 건마다 회수가·회수 기간 중앙값과 판정이 뜨고, 어느 종결 건이 묶였는지 그 자리에서 펼쳐집니다.
전용면적이 비어 있는 건, 군집이 두 건뿐인 건, 회수가 36개월까지 끌린 극단 건을 섞은 입력 30종을 넣어도 화면이 죽지 않고 그 건이 왜 판정 없이 남았는지 읽힙니다.
지역 코드가 어긋나거나 금액 칸이 빈 파일 12종을 올려도 목록 대신 어느 줄이 왜 걸렸는지 이슈로 뜨고 나머지 건은 그대로 판정됩니다.
담당자가 손으로 붙인 60건으로 판정 일치율을 냅니다. 단, 회수 종결 이력과 정답을 모두 작성자가 만든 합성 기준이라 성능 검증이 아니라 데모 조건 동작입니다.
위 수치는 더미데이터 자가채점이며 실제 회수가·시점 추정 정확도는 론프라에 쌓인 회수 종결 이력과 대형 기관의 실제 판정 이력이 있어야 측정됩니다. 이 포트폴리오는 그 검증을 바로 돌릴 수 있는 상태로 만듭니다.
수치는 합성 데이터 자가채점이라 성능 증명이 아닙니다. 면접에서는 데모 동작과 실검증 준비 상태로 솔직히 설명합니다.
회수 종결 이력은 금융기관 안에서만 쌓이는 자료라 공개된 원본을 구할 수 없어, 이 포트폴리오의 이력은 지역·면적·회수 기간 분포를 그럴듯하게 지어 만든 합성본입니다. 여기서 나온 회수가와 시점은 실측 정확도를 주장하지 않으며, 보여주는 것은 군집 조건과 판정 규칙이 도는 모습입니다.
정답을 작성자가 만들었으니 잘 맞는 것이 당연합니다. 전용면적이 비어 있는 건, 군집이 다섯 건에 못 미치는 건, 회수가 36개월까지 끌린 극단 건, 결측·악성·경계 케이스를 더미에 일부러 섞어 쉬운 문제만 푸는 함정을 피합니다.
중앙값이 회수가를 뜻하지는 않습니다. 선순위 채권·임차 보증금·경매 유찰 횟수가 실제 회수액을 크게 낮추는데 이 계산에는 그 조건이 들어오지 않으므로, 판정을 결론으로 읽지 않게 묶인 종결 건을 항상 같이 보여줍니다.
실제 도입에서는 금융기관마다 부실 분류 기준일과 회수 종결 시점의 정의가 다릅니다. 그 정의가 한 달만 어긋나도 경과 개월이 통째로 밀리므로, 기준일 정의를 기관별 설정으로 빼는 것은 도입 단계 과제로 분리합니다.
① 인라인 샘플 · ② seed.json 다운로드 · ③ 증강 프롬프트. 세 층 모두 동일한 schema 에서 파생.
이번 달 부실로 분류돼 관리 대상이 된 부동산 담보부 채권 목록입니다. 판정 대상이며, 등기 자료가 늦게 붙어 전용면적이 비어 있는 건과 군집을 만들 이력이 없는 지역의 건을 일부러 섞었습니다.
| case_id | region_code | region_name | building_type | area_m2 | claim_balance | default_date |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NPL-3312 | 11620 | 서울 관악구 | 아파트 | 84.5 | 350,000,000 | 2025-11-14 |
| NPL-3308 | 11620 | 서울 관악구 | 아파트 | 86 | 300,000,000 | 2026-04-11 |
| NPL-3318 | 11620 | 서울 관악구 | 아파트 | 112 | 620,000,000 | 2026-02-20 |
| NPL-3347 | 11620 | 서울 관악구 | 아파트 | 111 | 430,000,000 | 2026-06-15 |
| NPL-3384 | 11620 | 서울 관악구 | 아파트 | 83 | 250,000,000 | 2024-12-18 |
아래 JSON Schema 에 맞는 부실채권 행을 더 만들어 주세요. {"type":"object","properties":{"case_id":{"type":"string"},"region_code":{"type":"string"},"region_name":{"type":"string"},"building_type":{"type":"string","enum":["아파트","오피스텔","연립다세대","근린생활시설","단독주택","공장"]},"area_m2":{"type":["number","null"],"minimum":0},"claim_balance":{"type":"integer","minimum":0},"default_date":{"type":"string"}},"required":["case_id","region_code","region_name","building_type","claim_balance","default_date"]} 쉬운 데이터만 만들지 말 것 — 다음 하드 케이스를 의도적으로 섞어라: (1) area_m2 가 null 인 건(등기 자료가 아직 안 붙은 건), (2) loanfra_recovery_closed 에 같은 지역·물건 종류 이력이 하나도 없는 지역 코드, (3) default_date 가 2년 넘게 지난 오래된 건과 이번 달에 막 분류된 건, (4) claim_balance 가 같은 군집 회수가 중앙값을 크게 넘는 건. 생성한 행은 반드시 위 스키마를 통과해야 하며, 인코딩이 깨지거나 헤더가 빠진 형식 깨뜨리기 시도는 별도로 3건만 표시해 두세요.{"type":"object","properties":{"case_id":{"type":"string"},"region_code":{"type":"string"},"region_name":{"type":"string"},"building_type":{"type":"string","enum":["아파트","오피스텔","연립다세대","근린생활시설","단독주택","공장"]},"area_m2":{"type":["number","null"],"minimum":0},"claim_balance":{"type":"integer","minimum":0},"default_date":{"type":"string"}},"required":["case_id","region_code","region_name","building_type","claim_balance","default_date"]}회수가 끝나 종결된 담보 물건의 이력입니다. 군집의 재료이며, 회수가 36개월까지 끌린 극단 건과 이력이 두 건뿐이라 군집을 세울 수 없는 지역을 함께 담았습니다.
| closed_id | region_code | building_type | area_m2 | recovered_price | recovery_months |
|---|---|---|---|---|---|
| REC-2025-1101 | 11620 | 아파트 | 79.9 | 358,000,000 | 14 |
| REC-2025-1102 | 11620 | 아파트 | 80.4 | 372,000,000 | 16 |
| REC-2025-1103 | 11620 | 아파트 | 82.6 | 385,000,000 | 9 |
| REC-2025-1104 | 11620 | 아파트 | 84.5 | 392,000,000 | 11 |
| REC-2025-1105 | 11620 | 아파트 | 84.9 | 398,000,000 | 12 |
아래 JSON Schema 에 맞는 회수 종결 이력 행을 더 만들어 주세요. {"type":"object","properties":{"closed_id":{"type":"string"},"region_code":{"type":"string"},"building_type":{"type":"string","enum":["아파트","오피스텔","연립다세대","근린생활시설","단독주택","공장"]},"area_m2":{"type":"number","minimum":0},"recovered_price":{"type":"integer","minimum":0},"recovery_months":{"type":"integer","minimum":0,"maximum":36}},"required":["closed_id","region_code","building_type","area_m2","recovered_price","recovery_months"]} 쉬운 데이터만 만들지 말 것 — 다음 하드 케이스를 의도적으로 섞어라: (1) recovery_months 가 36 에 닿은 극단 건과 6개월 안에 끝난 건, (2) 같은 지역·물건 종류인데 이력이 두세 건뿐이라 군집 문턱을 못 넘는 조합, (3) 면적은 비슷한데 회수가가 30% 넘게 벌어지는 건, (4) 지방 근린생활시설처럼 이력이 드문 조합. 생성한 행은 반드시 위 스키마를 통과해야 하며, 형식 깨뜨리기 시도는 별도로 3건만 표시해 두세요.{"type":"object","properties":{"closed_id":{"type":"string"},"region_code":{"type":"string"},"building_type":{"type":"string","enum":["아파트","오피스텔","연립다세대","근린생활시설","단독주택","공장"]},"area_m2":{"type":"number","minimum":0},"recovered_price":{"type":"integer","minimum":0},"recovery_months":{"type":"integer","minimum":0,"maximum":36}},"required":["closed_id","region_code","building_type","area_m2","recovered_price","recovery_months"]}| TypeScript | 군집 조건과 판정 규칙을 담는 서버 코드의 언어입니다. 금액·면적·개월이 섞이지 않도록 계산 함수마다 단위를 타입으로 박습니다. |
| Next.js | 담당자가 보는 관리자 페이지입니다. 판정별 묶음과 묶인 종결 건 목록을 한 화면에 둡니다. |
| PostgreSQL | 채권과 회수 종결 이력을 담는 저장소입니다. 지역과 물건 종류에 건 인덱스가 군집 조회 속도를 좌우합니다. |
| Python | 중앙값과 구간을 내는 계산 배치입니다. 3주차 구간 산출과 군집 넓히기도 이쪽에서 돕니다. |
| scikit-learn | 2주차에 면적과 지역만으로 묶는 대신 어떤 조건이 회수가를 갈랐는지 회귀로 재는 자리입니다. 1주차 판정은 규칙으로 두고, 학습은 규칙이 맞았는지 확인한 뒤에 붙입니다. |
| LLM | 판정이 정해진 뒤 이 묶음이 왜 비슷한 물건인지를 담당자가 보고서에 옮길 문장으로 적습니다. 군집과 중앙값에는 손대지 못합니다. |
✓ pass → 그대로 멈춰도 완결입니다. 더 키우려면 담당자가 손으로 붙인 60건과 판정을 맞춰 보는 단계로 넘어갑니다.
✓ pass → 여기까지도 완결입니다. 더 키우려면 회수가를 구간으로 내고 얇은 군집을 한 단계씩 넓히는 단계로 확장합니다.
위 예측 UI 는 3주차까지 완주했을 때의 화면입니다. 1주차에 실제로 만드는 것은 아래 표시된 화면 하나입니다.
verdict사유 라벨 · case_id + 한 줄 요약(근거 수치 포함)화면·코드·면접에서 이 단어를 그대로 씁니다. 키는 출력 스키마의 enum 과 같습니다.
회수 추정 확정추정 확정유사 물건 부족유사 물건 부족회수 시점 초과시점 초과채권 잔액 미달잔액 미달부실채권 한 건에 대한 회수 추정 판정과 그 판정을 만든 숫자를 남기는 형식입니다. 군집과 중앙값은 계산 규칙이 정하고 설명 문장만 모델이 씁니다.
{"type":"object","properties":{"case_id":{"type":"string"},"verdict":{"type":"string","enum":["회수 추정 확정","유사 물건 부족","회수 시점 초과","채권 잔액 미달"]},"cluster_size":{"type":"integer","minimum":0,"description":"region_code 와 building_type 이 같고 area_m2 차이가 10% 이하인 loanfra_recovery_closed 행의 개수입니다"},"estimated_recovery_price":{"type":["integer","null"],"minimum":0,"description":"같은 군집 recovered_price 의 중앙값입니다"},"estimated_recovery_months":{"type":["integer","null"],"minimum":0,"description":"같은 군집 recovery_months 의 중앙값입니다"},"months_since_default":{"type":"integer","minimum":0,"description":"npl_cases.default_date 부터 기준일 2026-09-01 까지 채워진 개월 수입니다"},"cited_closed_ids":{"type":"array","items":{"type":"string"}},"evidence":{"type":"array","items":{"type":"object","properties":{"dataset":{"type":"string"},"field":{"type":"string"},"agg":{"type":["string","null"]},"value":{"type":["string","number","null"]}},"required":["dataset","field","value"]}},"summary":{"type":"string"},"hedge":{"type":["string","null"]}},"required":["case_id","verdict","cluster_size","months_since_default","cited_closed_ids","evidence","summary"]}[
{
"case_id": "NPL-3312",
"verdict": "회수 추정 확정",
"cluster_size": 7,
"estimated_recovery_price": 392000000,
"estimated_recovery_months": 11,
"months_since_default": 9,
"cited_closed_ids": [
"REC-2025-1104",
"REC-2025-1102"
],
"evidence": [
{
"dataset": "npl_cases",
"field": "area_m2",
"value": 84.5
},
{
"dataset": "npl_cases",
"field": "claim_balance",
"value": 350000000
},
{
"dataset": "npl_cases",
"field": "default_date",
"value": "2025-11-14"
},
{
"dataset": "loanfra_recovery_closed",
"field": "recovered_price",
"agg": "count",
"value": 7
},
{
"dataset": "loanfra_recovery_closed",
"field": "recovered_price",
"value": 392000000
},
{
"dataset": "loanfra_recovery_closed",
"field": "recovery_months",
"value": 11
}
],
"summary": "관악구 84㎡대 아파트 회수 종결 이력 7건이 모여, 회수가는 3억 9,200만원 언저리에 회수 기간은 11개월로 잡힙니다. 채권 잔액 3억 5,000만원을 넘고 부실 이후 9개월이라 아직 시점 안입니다.",
"hedge": "회수 종결 이력을 작성자가 합성해 만든 값이라 실제 낙찰가 분포와는 다릅니다."
},
{
"case_id": "NPL-3308",
"verdict": "회수 추정 확정",
"cluster_size": 7,
"estimated_recovery_price": 392000000,
"estimated_recovery_months": 11,
"months_since_default": 4,
"cited_closed_ids": [
"REC-2025-1104",
"REC-2025-1106"
],
"evidence": [
{
"dataset": "npl_cases",
"field": "area_m2",
"value": 86
},
{
"dataset": "npl_cases",
"field": "claim_balance",
"value": 300000000
},
{
"dataset": "npl_cases",
"field": "default_date",
"value": "2026-04-11"
},
{
"dataset": "loanfra_recovery_closed",
"field": "recovered_price",
"agg": "count",
"value": 7
},
{
"dataset": "loanfra_recovery_closed",
"field": "recovered_price",
"value": 392000000
},
{
"dataset": "loanfra_recovery_closed",
"field": "recovery_months",
"value": 11
}
],
"summary": "같은 군집을 쓰는 건입니다. 채권 잔액 3억원에 회수가 중앙값 3억 9,200만원이라 여유가 있고, 부실 이후 4개월이라 회수 기간 중앙값 11개월까지 아직 남았습니다.",
"hedge": "회수 종결 이력을 작성자가 합성해 만든 값이라 실제 낙찰가 분포와는 다릅니다."
},
{
"case_id": "NPL-3318",
"verdict": "채권 잔액 미달",
"cluster_size": 5,
"estimated_recovery_price": 480000000,
"estimated_recovery_months": 13,
"months_since_default": 6,
"cited_closed_ids": [
"REC-2025-1113",
"REC-2025-1112"
],
"evidence": [
{
"dataset": "npl_cases",
"field": "area_m2",
"value": 112
},
{
"dataset": "npl_cases",
"field": "claim_balance",
"value": 620000000
},
{
"dataset": "loanfra_recovery_closed",
"field": "recovered_price",
"agg": "count",
"value": 5
},
{
"dataset": "loanfra_recovery_closed",
"field": "recovered_price",
"value": 480000000
},
{
"dataset": "loanfra_recovery_closed",
"field": "recovery_months",
"value": 13
}
],
"summary": "110㎡대 군집 5건의 회수가 중앙값이 4억 8,000만원인데 채권 잔액은 6억 2,000만원입니다. 담보만으로는 잔액을 덮지 못해 다른 회수 수단을 함께 잡아야 합니다.",
"hedge": null
},
{
"case_id": "NPL-3327",
"verdict": "회수 시점 초과",
"cluster_size": 5,
"estimated_recovery_price": 181000000,
"estimated_recovery_months": 14,
"months_since_default": 19,
"cited_closed_ids": [
"REC-2025-1123",
"REC-2025-1125"
],
"evidence": [
{
"dataset": "npl_cases",
"field": "default_date",
"value": "2025-01-09"
},
{
"dataset": "loanfra_recovery_closed",
"field": "recovered_price",
"agg": "count",
"value": 5
},
{
"dataset": "loanfra_recovery_closed",
"field": "recovery_months",
"value": 14
},
{
"dataset": "loanfra_recovery_closed",
"field": "recovery_months",
"value": 36
},
{
"dataset": "loanfra_recovery_closed",
"field": "recovered_price",
"value": 181000000
}
],
"summary": "분당 오피스텔 군집의 회수 기간 중앙값이 14개월인데 부실 이후 이미 19개월이 지났습니다. 군집 안에는 36개월까지 끌린 건도 있어 중앙값만으로 늦었다고 단정하기는 이릅니다.",
"hedge": "36개월 건 하나가 군집을 길게 늘여 놓아, 중앙값 대신 상위 구간을 함께 보아야 합니다."
},
{
"case_id": "NPL-3341",
"verdict": "유사 물건 부족",
"cluster_size": 2,
"estimated_recovery_price": null,
"estimated_recovery_months": null,
"months_since_default": 5,
"cited_closed_ids": [
"REC-2025-1131",
"REC-2025-1132"
],
"evidence": [
{
"dataset": "npl_cases",
"field": "region_code",
"value": "46840"
},
{
"dataset": "npl_cases",
"field": "building_type",
"value": "근린생활시설"
},
{
"dataset": "npl_cases",
"field": "area_m2",
"value": 210
},
{
"dataset": "loanfra_recovery_closed",
"field": "recovered_price",
"agg": "count",
"value": 2
}
],
"summary": "무안군 근린생활시설 210㎡ 조건에 걸리는 회수 종결 이력이 2건뿐이라 다섯 건에 못 미칩니다. 회수가와 시점을 내지 않고 담당자 확인으로 넘깁니다.",
"hedge": null
},
{
"case_id": "NPL-3355",
"verdict": "유사 물건 부족",
"cluster_size": 0,
"estimated_recovery_price": null,
"estimated_recovery_months": null,
"months_since_default": 7,
"cited_closed_ids": [],
"evidence": [
{
"dataset": "npl_cases",
"field": "area_m2",
"value": null
},
{
"dataset": "npl_cases",
"field": "claim_balance",
"value": 410000000
},
{
"dataset": "loanfra_recovery_closed",
"field": "recovered_price",
"agg": "count",
"value": 0
}
],
"summary": "전용면적이 비어 있어 면적 10% 조건을 세울 수 없습니다. 등기 자료에서 면적을 채워 넣기 전까지 군집을 만들지 않고 담당자 확인으로 넘깁니다.",
"hedge": null
}
][자동 검증 · 코드가 판정합니다] 1. verdict 가 enum 네 값(회수 추정 확정·유사 물건 부족·회수 시점 초과·채권 잔액 미달) 중 하나인지 확인합니다. 판정은 군집 계산이 정하므로 모델이 다른 값을 쓰면 그 응답을 버립니다. 2. case_id·verdict·cluster_size·months_since_default·cited_closed_ids·evidence·summary 일곱 필드가 모두 있는지 확인합니다. 3. cluster_size 가 0 이상인지, estimated_recovery_months 와 months_since_default 가 0 이상인지 범위를 확인합니다. 4. cluster_size 를 region_code 와 building_type 이 같고 area_m2 차이가 10% 이하인 loanfra_recovery_closed 행 개수로 다시 세어 값이 같은지 확인합니다. 5. estimated_recovery_price 와 estimated_recovery_months 를 그 군집의 recovered_price·recovery_months 중앙값으로 다시 계산하고, months_since_default 를 default_date 부터 기준일 2026-09-01 까지 채워진 개월 수로 다시 세어 값이 같은지 확인합니다. 6. evidence 의 field 가 npl_cases·loanfra_recovery_closed 에 실재하는 컬럼 이름인지 대조합니다. 없는 이름을 인용하면 요약이 지어낸 문장이라는 뜻이라 규칙이 만든 기본 문장으로 되돌립니다. 7. agg 가 없는 evidence 값이 그 컬럼에 실제로 수록된 값과 같은지 대조하고, cited_closed_ids 의 closed_id 가 입력에 실재하는지 확인합니다. 여러 행에서 계산한 수치에는 agg 를 함께 적습니다. 8. summary 가 존댓말로 끝나는 한국어 문장인지 확인합니다. 9. area_m2 가 비어 있으면 면적 10% 조건을 세울 수 없으므로 cluster_size 를 0으로 두고 유사 물건 부족으로 보냅니다. NPL-3355 가 조건이 성립한 경우이고, NPL-3341 이 면적은 있는데 군집이 얇아 같은 판정으로 간 성립하지 않은 경우입니다. 10. 판정 순서는 유사 물건 부족, 회수 시점 초과, 채권 잔액 미달, 회수 추정 확정 순으로 앞에서 걸리면 뒤를 보지 않습니다. [평가 러너 · 2주차] 1. 담당자가 손으로 판정을 붙인 60건으로 판정 일치율을 냅니다. 어긋난 건은 군집 조건과 중앙값 중 어디에서 갈라졌는지 나눠 리포트에 답니다. [수동 검증 · 사람이 봅니다] 1. 같은 군집으로 묶인 물건이 실무자가 보기에도 비교할 만한 물건인지 표본 20건을 눈으로 확인합니다. 같은 구 안에서도 역세권 여부가 회수가를 크게 가릅니다. 2. 선순위 채권과 임차 보증금처럼 이 계산에 들어오지 않은 조건이 회수가를 얼마나 낮추는지 담당자에게 듣고 다음 판에 넣을지 정합니다.
근거: 부실채권의 회수 시점 및 회수 가격을 추정하는 것이 위험 관리의 핵심입니다.