Fugu-MT 論文翻訳(概要): FinLangNet: A Novel Deep Learning Framework for Credit Risk Prediction Using Linguistic Analogy in Financial Data

論文の概要: FinLangNet: A Novel Deep Learning Framework for Credit Risk Prediction Using Linguistic Analogy in Financial Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13004v2
Date: Sun, 7 Jul 2024 14:59:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-10 01:49:35.803407
Title: FinLangNet: A Novel Deep Learning Framework for Credit Risk Prediction Using Linguistic Analogy in Financial Data
Title（参考訳）: FinLangNet:金融データにおける言語分析を用いた信用リスク予測のための新しいディープラーニングフレームワーク
Authors: Yu Lei, Zixuan Wang, Chu Liu, Tongyao Wang, Dongyang Lee,
Abstract要約: FinLangNetは、言語構造を反映する構造において、クレジットローンの軌跡を概念化する。我々はFinLangNetが従来の統計手法を超越して信用リスクを予測することを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.920794613231792
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent industrial applications in risk prediction still heavily rely on extensively manually-tuned, statistical learning methods. Real-world financial data, characterized by its high dimensionality, sparsity, high noise levels, and significant imbalance, poses unique challenges for the effective application of deep neural network models. In this work, we introduce a novel deep learning risk prediction framework, FinLangNet, which conceptualizes credit loan trajectories in a structure that mirrors linguistic constructs. This framework is tailored for credit risk prediction using real-world financial data, drawing on structural similarities to language by adapting natural language processing techniques. It particularly emphasizes analyzing the development and forecastability of mid-term credit histories through multi-head and sequences of detailed financial events. Our research demonstrates that FinLangNet surpasses traditional statistical methods in predicting credit risk and that its integration with these methods enhances credit overdue prediction models, achieving a significant improvement of over 4.24\% in the Kolmogorov-Smirnov metric.
Abstract（参考訳）: リスク予測の最近の産業応用は、手動で調整された統計的学習手法に大きく依存している。高次元性、疎性、高ノイズレベル、重大な不均衡を特徴とする実世界の財務データは、ディープニューラルネットワークモデルの効果的な適用にユニークな課題を提起する。本研究では,言語構造を反映した構造において,信用融資の軌跡を概念化する新たなディープラーニングリスク予測フレームワークFinLangNetを紹介する。このフレームワークは、自然言語処理技術を適用して、言語の構造的類似性に基づいて、現実世界の財務データを用いた信用リスク予測に最適化されている。特に、マルチヘッドおよび詳細な金融イベントのシーケンスを通じて、中期信用履歴の開発と予測可能性の分析に重点を置いている。我々の研究は、FinLangNetが信用リスク予測における従来の統計手法を超越し、これらの手法との統合により信用過渡予測モデルが強化され、コルモゴロフ・スミルノフ計量の4.24倍以上の大幅な改善が達成されることを示した。

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