E1 평가 모델 baseline

Layer 1 — 유지율 곡선 · Weibull MLE 적합 + 백테스트 검증

모델 v0.4 검증 v0 (외부 검증 전) 입력: 보험개발원·금감원·내부 GraphRAG —
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상품군별 유지율 곡선 형태가 다름
법인 채널은 유지율 +4% 보정
40대가 가장 높은 잔존
2022년 = base 1.00
25회차 conditional retention —% —
13회차 유지율 —% 목표 90% 이상 ✓
37회차 추정 —% 감쇠 가속 구간
백테스트 오차 (MAE) ±—% 합격선 안

회차별 유지율 곡선

—

모델 v0.4 예측 실측 (cutoff 이전) 업계 평균 ±15% 신뢰구간
100% 90% 80% 70% 60% 50% 25회차 25회차 conditional — — 1 13 25 37 49 61 73 회차 (개월) 유지율 (%)

백테스트 검증 (과거 5년)

2021–2025년 GA 공시 유지율로 v0.4 모델 예측치 검증.

평균 절대 오차 MAE
±—%
RMSE
±—%
테일 오차 (49+ 회차)
±—%
−25% −15% 0 +15% +25%
1~36회차 ±15% 합격 37+ 회차 데이터 부족

코호트 히트맵 (25회차 유지율)

상품군 × 연령대. 셀 클릭 시 해당 코호트로 필터.

상품군 \ 연령 20대30대40대50대60+
범례: 85+ 80–85 75–80 70–75 65–70 60–65

모델 가정 (v0.4)

현재 코호트의 Weibull 파라미터 + 보정 + 데이터 품질.

가정 값 출처 민감도 (25회차)
Weibull 형상 k — v0.3 추정 그대로 k ±0.2 → ±2.1%p
Weibull 척도 λ (개월) — 금감원 5년치 적합 λ ±10% → ±1.5%p
Vintage 보정 — 금감원 vintage 분포 ±0.05 → ±1.2%p
채널 보정 — 보험협회 채널 비교 ±0.04 → ±0.9%p
1200% 룰 시행 시점 2027.07 가정 금융위 발표 ±3개월 → ±0.4%p
경기 사이클 보정 미반영 (v1 예정) — 잠재 ±3%p

본 화면은 실시간 Weibull 곡선 산출 — 코호트 4축 변경 시 algo.js의 retention() + getWeibullParams()가 즉시 재계산. v0 모델 — 외부 검증 통과 후 v1 승격.