論文の概要: Enhancing User' s Income Estimation with Super-App Alternative Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05831v1
• Date: Mon, 12 Apr 2021 21:34:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-14 13:18:16.344877
• Title: Enhancing User' s Income Estimation with Super-App Alternative Data
• Title（参考訳）: スーパーアプリ代替データによるユーザの所得予測の強化
• Authors: Gabriel Suarez, Juan Raful, Maria A. Luque, Carlos F. Valencia, Alejandro Correa-Bahnsen
• Abstract要約: これは、これらの代替データソースのパフォーマンスと、業界に受け入れられた局の収入推定器のパフォーマンスを比較します。 本論文は、金融機関がリスクプロファイルの構築に代替データを導入しようとする動機を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.60094442546867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper presents the advantages of alternative data from Super-Apps to enhance user' s income estimation models. It compares the performance of these alternative data sources with the performance of industry-accepted bureau income estimators that takes into account only financial system information; successfully showing that the alternative data manage to capture information that bureau income estimators do not. By implementing the TreeSHAP method for Stochastic Gradient Boosting Interpretation, this paper highlights which of the customer' s behavioral and transactional patterns within a Super-App have a stronger predictive power when estimating user' s income. Ultimately, this paper shows the incentive for financial institutions to seek to incorporate alternative data into constructing their risk profiles.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,スーパーアプリからの代替データを利用して,利用者の所得推定モデルを強化する。 それは、これらの代替データソースのパフォーマンスと、金融システム情報のみを考慮に入れた業界に受容された官僚所得推定器のパフォーマンスを比較し、その代替データが、官僚所得推定器が持っていない情報を取り込むことに成功した。 本稿では,Stochastic Gradient Boosting InterpretationのためのTreeSHAPメソッドを実装することにより,スーパーアプリ内の顧客の行動パターンとトランザクションパターンのどちらが,ユーザの収入を推定する上でより強力な予測力を持つかを明らかにする。 本論文は、金融機関がリスクプロファイルの構築に代替データを導入しようとする動機を示すものである。

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