論文の概要: Super-App Behavioral Patterns in Credit Risk Models: Financial, Statistical and Regulatory Implications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14658v2
• Date: Mon, 4 Jan 2021 18:51:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 06:52:32.335684
• Title: Super-App Behavioral Patterns in Credit Risk Models: Financial, Statistical and Regulatory Implications
• Title（参考訳）: 信用リスクモデルにおける超アプリケーション行動パターン:財務・統計・規制含意
• Authors: Luisa Roa, Alejandro Correa-Bahnsen, Gabriel Suarez, Fernando Cort\'es-Tejada, Mar\'ia A. Luque and Cristi\'an Bravo
• Abstract要約: 従来の官僚データとは対照的に、アプリベースのマーケットプレースから派生した代替データが信用スコアモデルに与える影響を提示する。 2つの国にまたがって検証した結果、これらの新たなデータソースは、低体重者や若年者における金融行動を予測するのに特に有用であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.54266632357673
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper we present the impact of alternative data that originates from an app-based marketplace, in contrast to traditional bureau data, upon credit scoring models. These alternative data sources have shown themselves to be immensely powerful in predicting borrower behavior in segments traditionally underserved by banks and financial institutions. Our results, validated across two countries, show that these new sources of data are particularly useful for predicting financial behavior in low-wealth and young individuals, who are also the most likely to engage with alternative lenders. Furthermore, using the TreeSHAP method for Stochastic Gradient Boosting interpretation, our results also revealed interesting non-linear trends in the variables originating from the app, which would not normally be available to traditional banks. Our results represent an opportunity for technology companies to disrupt traditional banking by correctly identifying alternative data sources and handling this new information properly. At the same time alternative data must be carefully validated to overcome regulatory hurdles across diverse jurisdictions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来の官僚データとは対照的に,アプリケーションベースのマーケットプレースを起源とする代替データの影響について述べる。 これらの代替データソースは、従来銀行や金融機関が保有していたセグメントの借り手行動を予測する上で、非常に強力なものであることを示している。 2つの国にまたがって検証した結果、これらの新たなデータソースは、特に、代替貸付業者と関わる可能性が最も高い低賃金・若年者の金融行動を予測するのに有用であることが示された。 さらに,Stochastic Gradient Boostingの解釈にTreeSHAP法を用いることで,従来の銀行では利用できないアプリから派生した変数の非線形傾向が明らかになった。 我々の結果は、テクノロジー企業が代替データソースを正しく識別し、新しい情報を適切に扱うことによって、従来の銀行をディスラプトする機会である。 同時に、さまざまな司法管轄区域で規制上のハードルを克服するために、代替データが慎重に検証されなければならない。

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