論文の概要: A Hierarchical User Intention-Habit Extract Network for Credit Loan Overdue Risk Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07796v1
• Date: Tue, 18 Aug 2020 08:13:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 20:47:39.526586
• Title: A Hierarchical User Intention-Habit Extract Network for Credit Loan Overdue Risk Detection
• Title（参考訳）: クレジットカード残高リスク検出のための階層型ユーザ意図抽出ネットワーク
• Authors: Hao Guo, Xintao Ren, Rongrong Wang, Zhun Cai, Kai Shuang and Yue Sun
• Abstract要約: 本研究では,モバイルバンキングAPPにおけるユーザの行動情報を活用するHUIHENというモデルを提案する。 本稿では,ユーザの短期的意図や長期的習慣を捉えるために,時間認識型GRUとユーザ認識型GRUで構成される階層型ネットワークを提案する。 提案モデルは,従来のオンラインアプリケーションプロセスの複雑さを増大させることなく,精度を向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.774367398953927
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: More personal consumer loan products are emerging in mobile banking APP. For ease of use, application process is always simple, which means that few application information is requested for user to fill when applying for a loan, which is not conducive to construct users' credit profile. Thus, the simple application process brings huge challenges to the overdue risk detection, as higher overdue rate will result in greater economic losses to the bank. In this paper, we propose a model named HUIHEN (Hierarchical User Intention-Habit Extract Network) that leverages the users' behavior information in mobile banking APP. Due to the diversity of users' behaviors, we divide behavior sequences into sessions according to the time interval, and use the field-aware method to extract the intra-field information of behaviors. Then, we propose a hierarchical network composed of time-aware GRU and user-item-aware GRU to capture users' short-term intentions and users' long-term habits, which can be regarded as a supplement to user profile. The proposed model can improve the accuracy without increasing the complexity of the original online application process. Experimental results demonstrate the superiority of HUIHEN and show that HUIHEN outperforms other state-of-art models on all datasets.
• Abstract（参考訳）: モバイルバンキングアプリでは、個人向けローン商品が増えている。 利用の容易さのために、アプリケーションプロセスは常にシンプルである。つまり、ローンの申請時にユーザが記入するよう要求されるアプリケーション情報はほとんどなく、ユーザのクレジットプロファイルを構築するのに役立たない。 したがって、単純な適用プロセスは過度なリスク検出に大きな課題をもたらし、過度な過度な利率によって銀行に経済的な損失をもたらすことになる。 本稿では,モバイルバンキングアプリケーションにおけるユーザの行動情報を活用したhuihen(hierarchical user intent-habit extract network)というモデルを提案する。 ユーザの行動の多様性から,行動シーケンスを時間間隔に応じてセッションに分割し,フィールドアウェア法を用いて行動の場内情報を抽出する。 そこで本稿では,ユーザの短期的意図と長期的習慣を捉えるために,時間的認識型GRUとユーザ情報型GRUで構成される階層型ネットワークを提案する。 提案モデルは、元のオンラインアプリケーションプロセスの複雑さを増すことなく、精度を向上させることができる。 実験結果はHUIHENの優位性を示し、HUIHENがすべてのデータセットで他の最先端モデルよりも優れていることを示す。

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