論文の概要: Credit Risk Meets Large Language Models: Building a Risk Indicator from Loan Descriptions in P2P Lending

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16458v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 10:11:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 17:26:42.573769
• Title: Credit Risk Meets Large Language Models: Building a Risk Indicator from Loan Descriptions in P2P Lending
• Title（参考訳）: 信用リスクと大規模言語モデル:P2Pのローン説明からリスク指標を構築する
• Authors: Mario Sanz-Guerrero, Javier Arroyo
• Abstract要約: ピアツーピア(P2P)融資は、借り手と貸し手とをオンラインプラットフォームを通じて結びつける独特の融資メカニズムとして登場した。 しかしながら、P2P貸与は情報非対称性の課題に直面している。 本稿では,ローン申請プロセスにおいて,借主が提供したテキスト記述を活用することで,この問題に対処する新たなアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4141453107129398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Peer-to-peer (P2P) lending has emerged as a distinctive financing mechanism, linking borrowers with lenders through online platforms. However, P2P lending faces the challenge of information asymmetry, as lenders often lack sufficient data to assess the creditworthiness of borrowers. This paper proposes a novel approach to address this issue by leveraging the textual descriptions provided by borrowers during the loan application process. Our methodology involves processing these textual descriptions using a Large Language Model (LLM), a powerful tool capable of discerning patterns and semantics within the text. Transfer learning is applied to adapt the LLM to the specific task at hand. Our results derived from the analysis of the Lending Club dataset show that the risk score generated by BERT, a widely used LLM, significantly improves the performance of credit risk classifiers. However, the inherent opacity of LLM-based systems, coupled with uncertainties about potential biases, underscores critical considerations for regulatory frameworks and engenders trust-related concerns among end-users, opening new avenues for future research in the dynamic landscape of P2P lending and artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: ピアツーピア(P2P)融資は、借り手と貸し手とをオンラインプラットフォームを通じて結びつける独特の融資メカニズムとして登場した。 しかし、貸し手は借主の信用度を評価するのに十分なデータを持たないことが多いため、p2p融資は情報非対称性の課題に直面している。 本稿では,借主がローン申込プロセス中に提供したテキスト記述を活用して,この問題に対処するための新しい手法を提案する。 本手法では,テキスト内のパターンや意味を識別する強力なツールであるLarge Language Model (LLM) を用いて,これらのテキスト記述を処理する。 転送学習は、手前の特定のタスクにLLMを適用するために適用される。 筆者らは,Lending Clubデータセットの分析から,広く使用されているLCMであるBERTが生み出すリスクスコアが,信用リスク分類器の性能を著しく向上させることを示した。 しかし、llmベースのシステムの本質的な不透明性は潜在的なバイアスに関する不確実性と相まって、規制フレームワークの批判的考察を強調し、エンドユーザ間の信頼関係の懸念を喚起し、p2pレンディングと人工知能のダイナミックなランドスケープにおける今後の研究への新たな道を開く。

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