본 연구는 중성 원자 양자 프로세서를 활용하여 신용등급 하락 예측을 위한 하이브리드 클래식-양자 분류 모델을 제안한다. 이 모델은 기존 Random Forest 모델과 경쟁력 있는 성능을 보이면서도 해석 가능성이 높고 실행 시간이 빠르다.
