論文の概要: Analyzing Credit Risk Model Problems through NLP-Based Clustering and Machine Learning: Insights from Validation Reports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01618v1
• Date: Fri, 2 Jun 2023 15:27:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-05 14:31:33.056827
• Title: Analyzing Credit Risk Model Problems through NLP-Based Clustering and Machine Learning: Insights from Validation Reports
• Title（参考訳）: NLPクラスタリングと機械学習による信用リスクモデル問題の解析:検証レポートからの考察
• Authors: Szymon Lis, Mariusz Kubkowski, Olimpia Borkowska, Dobromi{\l} Serwa, Jaros{\l}aw Kurpanik
• Abstract要約: この論文は、2019年1月から2022年12月までに、大規模な国際銀行グループの検証チームが集めた657のユニークなデータセットを用いています。 発見は9つの検証次元に分類され、専門家の知識を用いてバリデータによって深刻度レベルが割り当てられる。 その結果,クラスタリングは,60%以上の精度で信用リスクモデル問題を特定し,分類する上で有効な手法であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper explores the use of clustering methods and machine learning algorithms, including Natural Language Processing (NLP), to identify and classify problems identified in credit risk models through textual information contained in validation reports. Using a unique dataset of 657 findings raised by validation teams in a large international banking group between January 2019 and December 2022. The findings are classified into nine validation dimensions and assigned a severity level by validators using their expert knowledge. The authors use embedding generation for the findings' titles and observations using four different pre-trained models, including "module\_url" from TensorFlow Hub and three models from the SentenceTransformer library, namely "all-mpnet-base-v2", "all-MiniLM-L6-v2", and "paraphrase-mpnet-base-v2". The paper uses and compares various clustering methods in grouping findings with similar characteristics, enabling the identification of common problems within each validation dimension and severity. The results of the study show that clustering is an effective approach for identifying and classifying credit risk model problems with accuracy higher than 60\%. The authors also employ machine learning algorithms, including logistic regression and XGBoost, to predict the validation dimension and its severity, achieving an accuracy of 80\% for XGBoost algorithm. Furthermore, the study identifies the top 10 words that predict a validation dimension and severity. Overall, this paper makes a contribution by demonstrating the usefulness of clustering and machine learning for analyzing textual information in validation reports, and providing insights into the types of problems encountered in the development and validation of credit risk models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,NLP(Natural Language Processing)を含むクラスタリング手法と機械学習アルゴリズムを用いて,検証レポートに含まれるテキスト情報を用いて,信用リスクモデルで特定された問題を識別・分類する。 2019年1月から2022年12月にかけて、大規模な国際銀行グループによる検証チームによる657件のユニークなデータセットを使用した。 これらの知見は,9つの検証次元に分類し,その専門知識を用いてバリデータから重度レベルを割り振った。 著者らは、TensorFlow Hubの"module\_url"とSentenceTransformerライブラリの3つのモデル、すなわち"all-mpnet-base-v2"、"all-MiniLM-L6-v2"、"paraphrase-mpnet-base-v2"という4つのトレーニング済みモデルを使用して、調査結果のタイトルと観察に埋め込み生成を使用する。 本論文は,様々なクラスタリング手法を用いて類似した特徴を分類し,各検証次元と重大度における共通問題を特定することを可能にする。 その結果,クラスタリングは信用リスクモデル問題の特定と分類に有効な手法であり,精度が60\%以上であることが示唆された。 著者らはまた、ロジスティック回帰とXGBoostを含む機械学習アルゴリズムを使用して、検証次元とその重大さを予測し、XGBoostアルゴリズムの精度を80%達成している。 さらに,検証次元と重大度を予測する単語のトップ10を同定した。 本稿では,検証報告におけるテキスト情報の解析にクラスタリングと機械学習が有用であることを示すとともに,信用リスクモデルの開発と検証に直面する問題の種類について考察する。

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