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/2401.16458v3
• Date: Sun, 23 Mar 2025 09:42:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:32:50.588680
• 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: Peer-to-peer (P2P) 貸与は、借り手と貸し手をオンラインプラットフォームを介して接続するが、重要な情報非対称性に悩まされる。 本稿では,テキスト中の文脈ニュアンスをキャプチャする能力で知られている大言語モデル(LLM)であるBERTを活用することで,この問題に対処する。 借り手が提供するローン記述を使って、デフォルトのローンと非デフォルトのローンを区別するためにBERTを微調整します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1970409518725493
• License:
• Abstract: Peer-to-peer (P2P) lending connects borrowers and lenders through online platforms but suffers from significant information asymmetry, as lenders often lack sufficient data to assess borrowers' creditworthiness. This paper addresses this challenge by leveraging BERT, a Large Language Model (LLM) known for its ability to capture contextual nuances in text, to generate a risk score based on borrowers' loan descriptions using a dataset from the Lending Club platform. We fine-tune BERT to distinguish between defaulted and non-defaulted loans using the loan descriptions provided by the borrowers. The resulting BERT-generated risk score is then integrated as an additional feature into an XGBoost classifier used at the loan granting stage, where decision-makers have limited information available to guide their decisions. This integration enhances predictive performance, with improvements in balanced accuracy and AUC, highlighting the value of textual features in complementing traditional inputs. Moreover, we find that the incorporation of the BERT score alters how classification models utilize traditional input variables, with these changes varying by loan purpose. These findings suggest that BERT discerns meaningful patterns in loan descriptions, encompassing borrower-specific features, specific purposes, and linguistic characteristics. However, the inherent opacity of LLMs and their potential biases underscore the need for transparent frameworks to ensure regulatory compliance and foster trust. Overall, this study demonstrates how LLM-derived insights interact with traditional features in credit risk modeling, opening new avenues to enhance the explainability and fairness of these models.
• Abstract（参考訳）: Peer-to-peer (P2P) 貸与は借り手と貸し手をオンラインプラットフォームを通じて接続するが、貸し手は借り手の信用度を評価するのに十分なデータがないため、重要な情報非対称性に悩まされる。 本稿では,Lending Club プラットフォームからのデータセットを用いて,借主のローン説明に基づくリスクスコアを生成するために,文脈ニュアンスをテキストでキャプチャする能力で知られる大言語モデル BERT (Large Language Model, LLM) を活用することで,この問題に対処する。 借り手が提供するローン記述を使って、デフォルトのローンと非デフォルトのローンを区別するためにBERTを微調整します。 BERTが生成したリスクスコアは、さらにXGBoost分類器に付加的な機能として統合される。 この統合により予測性能が向上し、バランスの取れた精度とAUCが改善され、従来の入力を補完するテキスト機能の価値が強調される。 さらに、BERTスコアの組み入れにより、従来の入力変数の分類モデルがどのように使用されるかが変化し、これらの変更はローン目的によって異なることが判明した。 これらのことから,BERTは借主固有の特徴,特定の目的,言語的特徴を包含して,借主記述における有意義なパターンを識別することが示唆された。 しかし、LSMの本質的な不透明さとその潜在的なバイアスは、規制の遵守と信頼の育成を確実にするための透過的なフレームワークの必要性を浮き彫りにしている。 本研究は, LLMに基づく洞察が信用リスクモデリングにおける従来の特徴とどのように相互作用し, これらのモデルの説明可能性と公正性を高めるための新たな道を開くかを示す。

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