論文の概要: Multimodal Banking Dataset: Understanding Client Needs through Event Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17587v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 07:07:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-28 22:46:14.700845
• Title: Multimodal Banking Dataset: Understanding Client Needs through Event Sequences
• Title（参考訳）: マルチモーダルバンキングデータセット:イベントを通じてクライアントのニーズを理解する 系譜
• Authors: Mollaev Dzhambulat, Alexander Kostin, Postnova Maria, Ivan Karpukhin, Ivan A Kireev, Gleb Gusev, Andrey Savchenko
• Abstract要約: 本稿では,150万人以上の企業顧客を擁する,産業規模で利用可能なマルチモーダルバンキングデータセットMBDについて紹介する。 すべてのエントリは、実際のプロプライエタリな銀行データから適切に匿名化されます。 我々は,タスクごとの単一モーダル手法よりも,マルチモーダルベースラインの方が優れていることを示す数値的な結果を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.470088044942756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Financial organizations collect a huge amount of data about clients that typically has a temporal (sequential) structure and is collected from various sources (modalities). Due to privacy issues, there are no large-scale open-source multimodal datasets of event sequences, which significantly limits the research in this area. In this paper, we present the industrial-scale publicly available multimodal banking dataset, MBD, that contains more than 1.5M corporate clients with several modalities: 950M bank transactions, 1B geo position events, 5M embeddings of dialogues with technical support and monthly aggregated purchases of four bank's products. All entries are properly anonymized from real proprietary bank data. Using this dataset, we introduce a novel benchmark with two business tasks: campaigning (purchase prediction in the next month) and matching of clients. We provide numerical results that demonstrate the superiority of our multi-modal baselines over single-modal techniques for each task. As a result, the proposed dataset can open new perspectives and facilitate the future development of practically important large-scale multimodal algorithms for event sequences. HuggingFace Link: https://huggingface.co/datasets/ai-lab/MBD Github Link: https://github.com/Dzhambo/MBD
• Abstract（参考訳）: 金融組織は通常、時間的(シークエンシャル)な構造を持ち、さまざまなソース(モダリティ)から収集されるクライアントに関する膨大なデータを収集する。 プライバシの問題により、イベントシーケンスの大規模なオープンソースマルチモーダルデータセットは存在せず、この分野の研究を著しく制限している。 本稿では,9億5000万の銀行取引,1B測位イベント,技術支援による対話の5M埋め込み,4つの銀行商品の月次総購入といった,150万以上の企業顧客を対象とする,産業規模で利用可能なマルチモーダルバンキングデータセットMBDを提案する。 すべてのエントリは、実際のプロプライエタリな銀行データから適切に匿名化されます。 このデータセットを用いて、キャンペーン(来月の購入予測)とクライアントのマッチングという、2つのビジネスタスクを備えた新しいベンチマークを導入する。 我々は,タスクごとの単一モーダル手法よりも,マルチモーダルベースラインの方が優れていることを示す数値的な結果を提供する。 その結果、提案したデータセットは新たな視点を開き、イベントシーケンスのための事実上重要な大規模マルチモーダルアルゴリズムの開発を促進することができる。 HuggingFace Link: https://huggingface.co/datasets/ai-lab/MBD Github Link: https://github.com/Dzhambo/MBD

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