論文の概要: Enhancing the Efficiency and Accuracy of Underlying Asset Reviews in Structured Finance: The Application of Multi-agent Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04294v1
• Date: Tue, 7 May 2024 13:09:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 14:10:19.036434
• Title: Enhancing the Efficiency and Accuracy of Underlying Asset Reviews in Structured Finance: The Application of Multi-agent Framework
• Title（参考訳）: 構造的ファイナンスにおけるアセットレビューの効率化と正確性:マルチエージェントフレームワークの適用
• Authors: Xiangpeng Wan, Haicheng Deng, Kai Zou, Shiqi Xu,
• Abstract要約: AIは、ローンアプリケーションと銀行のステートメント間の情報の検証を効果的に自動化できることを示します。 この研究は、手動エラーを最小限に抑え、デューディリジェンスを合理化するAIの可能性を強調し、財務文書分析とリスク管理におけるAIの幅広い応用を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.022596401099308
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Structured finance, which involves restructuring diverse assets into securities like MBS, ABS, and CDOs, enhances capital market efficiency but presents significant due diligence challenges. This study explores the integration of artificial intelligence (AI) with traditional asset review processes to improve efficiency and accuracy in structured finance. Using both open-sourced and close-sourced large language models (LLMs), we demonstrate that AI can automate the verification of information between loan applications and bank statements effectively. While close-sourced models such as GPT-4 show superior performance, open-sourced models like LLAMA3 offer a cost-effective alternative. Dual-agent systems further increase accuracy, though this comes with higher operational costs. This research highlights AI's potential to minimize manual errors and streamline due diligence, suggesting a broader application of AI in financial document analysis and risk management.
• Abstract（参考訳）: 多様な資産をMBS、ABS、CDOなどの証券に再構成する構造金融は、資本市場の効率を高めるが、重大なデューデリジェンス課題を生じさせる。 本研究では、構造化金融の効率性と正確性を向上させるため、AIと従来の資産レビュープロセスの統合について検討する。 オープンソースとオープンソースの両方の大規模言語モデル(LLM)を用いて、AIがローンアプリケーションと銀行のステートメント間の情報の検証を効果的に自動化できることを実証する。 GPT-4のようなオープンソースモデルは優れた性能を示すが、LAMA3のようなオープンソースモデルはコスト効率の良い代替手段を提供する。 デュアルエージェントシステムはさらに精度を向上するが、これは高い運用コストが伴う。 この研究は、手動エラーを最小限に抑え、デューディリジェンスを合理化するAIの可能性を強調し、財務文書分析とリスク管理におけるAIの幅広い応用を示唆している。

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