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。
関連論文リスト
- MetaTrading: An Immersion-Aware Model Trading Framework for Vehicular Metaverse Services [94.61039892220037]
本稿では,車載メタバースにおける拡張現実(AR)サービスの学習モデルを支援するために,メタバースユーザ(MU)にインセンティブを与える新しい没入型モデルトレーディングフレームワークを提案する。
動的ネットワーク条件とプライバシの懸念を考慮して、マルチエージェントマルコフ決定プロセスとしてMSPの報酬決定を定式化する。
実験により,提案フレームワークは,実AR関連車両データセット上でのARサービスにおいて,オブジェクト検出と分類のための高価値モデルを効果的に提供できることが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-25T16:20:46Z) - Contrastive Learning of Asset Embeddings from Financial Time Series [8.595725772518332]
金融時系列データから資産埋め込みを生成するための,新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。
提案手法は,多くのサブウインドウに対するアセットリターンの類似性を利用して,情報的正および負のサンプルを生成する。
実世界のデータセットに関する実験は、ベンチマーク業界分類とポートフォリオ最適化タスクにおける学習した資産埋め込みの有効性を実証している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-26T10:26:44Z) - Graph Dimension Attention Networks for Enterprise Credit Assessment [40.87056211723355]
グラフ次元注意ネットワーク(GDAN)という新しいアーキテクチャを提案する。
GDANは、細粒度のリスク関連特性を捉えるための次元レベルの注意機構を組み込んでいる。
金融シナリオにおけるGNN手法の解釈可能性について検討し、GDAN-DistShiftと呼ばれるGDANのためのデータ中心の説明器を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-16T11:24:28Z) - Benchmarking Trustworthiness of Multimodal Large Language Models: A Comprehensive Study [51.19622266249408]
MultiTrustはMLLMの信頼性に関する最初の総合的で統一されたベンチマークである。
我々のベンチマークでは、マルチモーダルリスクとクロスモーダルインパクトの両方に対処する厳格な評価戦略を採用している。
21の近代MLLMによる大規模な実験は、これまで調査されなかった信頼性の問題とリスクを明らかにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-11T08:38:13Z) - Advancing Anomaly Detection: Non-Semantic Financial Data Encoding with LLMs [49.57641083688934]
本稿では,Large Language Models (LLM) 埋め込みを用いた財務データにおける異常検出の新しい手法を提案する。
実験により,LLMが異常検出に有用な情報をもたらし,モデルがベースラインを上回っていることが確認された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-05T20:19:09Z) - Assessing the Potential of AI for Spatially Sensitive Nature-Related Financial Risks [0.0]
本報告では,ブラジル産牛肉供給利用事例と水利用利用事例という,2つの異なるユースケースのモデルに対するAIソリューションの可能性について述べる。
ブラジルの牛の農業用ユースケースは、自然に関する考慮事項を主要な金融決定に組み込む、グリーン化ファイナンスの一例である。
英国における水利事業のユースケースにおける自然ベースのソリューションの展開は、自然に肯定的な結果に投資するグリーン融資の例である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-26T12:42:39Z) - The Double-Edged Sword of Big Data and Information Technology for the
Disadvantaged: A Cautionary Tale from Open Banking [0.3867363075280543]
オープンバンキングは金融サービスに革命を起こし、顧客の獲得、管理、維持、リスクアセスメントの新しい機会を開いた。
新型コロナウイルスとインフレーション上昇による世界的な懸念である金融脆弱性(FV)の次元について検討する。
英国フィンテックの貸し手によるユニークなデータセットを用いて、安全な使用法を同時に警告しながら、きめ細かいトランザクションデータのパワーを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-25T11:07:43Z) - Company-as-Tribe: Company Financial Risk Assessment on Tribe-Style Graph
with Hierarchical Graph Neural Networks [62.94317686301643]
企業の金融リスクはユビキタスであり、上場企業に対する早期のリスク評価は、かなりの損失を避けることができる。
従来の手法は主に企業の財務諸表に重点を置いており、企業間の複雑な関係は欠如している。
比較学習を用いて部族の構造パターンを符号化する階層型グラフニューラルネット(TH-GNN)と、トライブ間の関係に基づいて情報を拡散する第2の階層型グラフニューラルネット(TH-GNN)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-31T09:17:13Z) - Adverse Media Mining for KYC and ESG Compliance [2.381399746981591]
逆メディアやネガティブニュースのスクリーニングは、そのような非金融的リスクの特定に不可欠である。
本稿では,ユーザのクエリに対する有害メディアのリアルタイム検索とバッチ検索の両方を行う自動化システムを提案する。
高精度で有害なニュースフィルタリングに対する、スケーラブルで機械学習によるアプローチは、4つの視点に基づいています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-22T01:04:16Z) - FinQA: A Dataset of Numerical Reasoning over Financial Data [52.7249610894623]
我々は、大量の財務文書の分析を自動化することを目的として、財務データに関する深い質問に答えることに重点を置いている。
我々は,金融専門家が作成した財務報告に対して質問回答のペアを用いた,新たな大規模データセットFinQAを提案する。
その結果、人気があり、大規模で、事前訓練されたモデルは、金融知識を得るための専門的な人間には程遠いことが示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-01T00:08:14Z) - Gaussian process imputation of multiple financial series [71.08576457371433]
金融指標、株価、為替レートなどの複数の時系列は、市場が潜んでいる状態に依存しているため、強く結びついている。
金融時系列間の関係を多出力ガウスプロセスでモデル化することで学習することに注力する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-11T19:18:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。