성능 추정이 빗나갈 때

당신은 은행에서 대출 연체(use case) 모델을 담당하는 데이터 사이언티스트라고 가정해 볼게요. 매달 레이블을 받아 모델과 성능 추정 알고리즘을 검증하고 있어요. 그런데 어느 달에는 인플레이션이 크게 치솟고 그에 따른 고용 위기가 발생해, 고소득 직군의 고객들조차 연체 비율이 눈에 띄게 높아졌습니다.

추정한 성능과 실현된 성능을 비교해 보니, 두 값 사이에 큰 차이가 있음을 발견했어요.

이 상황에서 성능 추정 알고리즘이 효과적이지 않은 이유는 무엇일까요?