論文の概要: Heterogeneous Information Network based Default Analysis on Banking
Micro and Small Enterprise Users
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11849v1
- Date: Sun, 24 Apr 2022 11:26:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-27 13:08:47.084822
- Title: Heterogeneous Information Network based Default Analysis on Banking
Micro and Small Enterprise Users
- Title（参考訳）: 不均質な情報ネットワークによる銀行マイクロ・中小企業のデフォルト分析
- Authors: Zheng Zhang, Yingsheng Ji, Jiachen Shen, Xi Zhang, Guangwen Yang
- Abstract要約: バンキングデータのグラフを考察し,その目的のために新しいHIDAMモデルを提案する。
MSEの特徴表現を強化するため,メタパスを通してインタラクティブな情報を抽出し,経路情報を完全に活用する。
実験結果から,HIDAMが現実の銀行データにおいて最先端の競争相手を上回ることが確認された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.32345474014549
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Risk assessment is a substantial problem for financial institutions that has
been extensively studied both for its methodological richness and its various
practical applications. With the expansion of inclusive finance, recent
attentions are paid to micro and small-sized enterprises (MSEs). Compared with
large companies, MSEs present a higher exposure rate to default owing to their
insecure financial stability. Conventional efforts learn classifiers from
historical data with elaborate feature engineering. However, the main obstacle
for MSEs involves severe deficiency in credit-related information, which may
degrade the performance of prediction. Besides, financial activities have
diverse explicit and implicit relations, which have not been fully exploited
for risk judgement in commercial banks. In particular, the observations on real
data show that various relationships between company users have additional
power in financial risk analysis. In this paper, we consider a graph of banking
data, and propose a novel HIDAM model for the purpose. Specifically, we attempt
to incorporate heterogeneous information network with rich attributes on
multi-typed nodes and links for modeling the scenario of business banking
service. To enhance feature representation of MSEs, we extract interactive
information through meta-paths and fully exploit path information. Furthermore,
we devise a hierarchical attention mechanism respectively to learn the
importance of contents inside each meta-path and the importance of different
metapahs. Experimental results verify that HIDAM outperforms state-of-the-art
competitors on real-world banking data.
- Abstract（参考訳）: リスクアセスメントは、その方法論的豊かさと様々な実践的応用の両方について広く研究されている金融機関にとって重大な問題である。
包括的金融の拡大に伴い、近年の注目は中小企業(MSE)に向けられている。
大企業と比較して、MSEは安全性の低い金融安定のため、デフォルトよりも露出率が高い。
従来の取り組みは、精巧な特徴工学を用いて履歴データから分類器を学習する。
しかし、MSEの主な障害は信用関連情報の不足であり、予測性能を低下させる可能性がある。
さらに、金融活動は多様で暗黙的な関係を持ち、商業銀行のリスク判断には十分に活用されていない。
特に実データでは, 企業ユーザ間の様々な関係が, 財務リスク分析においてさらなる力を持つことが示されている。
本稿では,銀行データのグラフについて考察し,その目的のために新しいHIDAMモデルを提案する。
具体的には,マルチタイプノードに豊富な属性を持つ異種情報ネットワークと,ビジネスバンキングサービスのシナリオをモデル化するためのリンクを組み込もうとする。
MSEの特徴表現を強化するため,メタパスを通してインタラクティブな情報を抽出し,経路情報を完全に活用する。
さらに,各メタパス内のコンテンツの重要性と異なるメタパスの重要性を学習するために,階層的注意機構をそれぞれ考案する。
実験結果から,HIDAMが現実の銀行データにおいて最先端の競争相手を上回ることが確認された。
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