論文の概要: Reinforcement Learning in Credit Scoring and Underwriting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07632v2
• Date: Thu, 27 Jun 2024 02:32:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 20:41:09.613110
• Title: Reinforcement Learning in Credit Scoring and Underwriting
• Title（参考訳）: クレディ・スコーリングとアンダーライティングにおける強化学習
• Authors: Seksan Kiatsupaibul, Pakawan Chansiripas, Pojtanut Manopanjasiri, Kantapong Visantavarakul, Zheng Wen,
• Abstract要約: 我々は、行動空間の更新と複数選択のアクションを取り入れて、クレジットスコアリングに強化学習原則を適用した。 より情報的な意思決定を可能にするために,新たに2つのRLベースのクレジットカード代入アルゴリズムを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.356954349107956
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a novel reinforcement learning (RL) framework for credit underwriting that tackles ungeneralizable contextual challenges. We adapt RL principles for credit scoring, incorporating action space renewal and multi-choice actions. Our work demonstrates that the traditional underwriting approach aligns with the RL greedy strategy. We introduce two new RL-based credit underwriting algorithms to enable more informed decision-making. Simulations show these new approaches outperform the traditional method in scenarios where the data aligns with the model. However, complex situations highlight model limitations, emphasizing the importance of powerful machine learning models for optimal performance. Future research directions include exploring more sophisticated models alongside efficient exploration mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、一般化不可能な文脈課題に対処する信用引受けのための新しい強化学習(RL)フレームワークを提案する。 我々は、クレジットスコアリングにRL原則を適用し、アクションスペースの更新と複数選択のアクションを取り入れた。 我々の研究は、従来の下書きアプローチがRLの欲求戦略と一致していることを示しています。 より情報的な意思決定を可能にするために,新たに2つのRLベースのクレジットカード代入アルゴリズムを導入する。 シミュレーションは、データとモデルが整合するシナリオにおいて、これらの新しいアプローチが従来の手法より優れていることを示している。 しかし、複雑な状況はモデルの制限を強調し、最適なパフォーマンスのために強力な機械学習モデルの重要性を強調している。 将来の研究の方向性には、効率的な探索メカニズムとともにより洗練されたモデルを探究することが含まれる。

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