본 연구는 여러 가지 Data Mining 기법들로부터 도출된 지식과 AHP를 이용하여 도출된 전문가의 지식을 사용된 정보의 특성에 따라 조사하고, 이러한 각각의 지식들을 중심으로 부도예측 모형을 설계한 후, 각 모형의 특성 및 부도예측력에 대한 실증적 비교연구에 그 목적을 두고 있다. 사용된 Data Mining 기법들은 통계적 다중판별분석 모형, ID3 모형, 인공신경망 모형이며, 전문가 지식의 추출은 AHP를 사용하여 45명의 전문가로부터 부도와 관련하여 인터뷰 및 설문조사를 실시하였다. 특히 부도예측에 사용된 변수의 특성을 정량적 재무정보와 정성적 비재무정보로 나누어서 각 모형의 특성을 비교연구하였다. 연구결과 부도예측시 정성적정보의 중요성을 확인하였으며, 전문가의 지식을 기반으로한 AHP 모형이 위험예측모형으로 사용될 수 있음을 실증적으로 보여주었다.