論文の概要: Best Practices for Responsible Machine Learning in Credit Scoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20536v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 17:39:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-02 02:20:11.658724
• Title: Best Practices for Responsible Machine Learning in Credit Scoring
• Title（参考訳）: クレディ・スコーリングにおける責任ある機械学習のベストプラクティス
• Authors: Giovani Valdrighi, Athyrson M. Ribeiro, Jansen S. B. Pereira, Vitoria Guardieiro, Arthur Hendricks, Décio Miranda Filho, Juan David Nieto Garcia, Felipe F. Bocca, Thalita B. Veronese, Lucas Wanner, Marcos Medeiros Raimundo,
• Abstract要約: 本チュートリアルでは、クレジットスコアリングにおいて、責任ある機械学習モデルを開発するためのベストプラクティスを導くために、非体系的な文献レビューを行った。 我々は、偏見を緩和し、異なるグループ間で公平な結果を確保するための定義、メトリクス、技術について議論する。 これらのベストプラクティスを採用することで、金融機関は倫理的かつ責任ある融資プラクティスを維持しながら、機械学習の力を利用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03984353141309896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The widespread use of machine learning in credit scoring has brought significant advancements in risk assessment and decision-making. However, it has also raised concerns about potential biases, discrimination, and lack of transparency in these automated systems. This tutorial paper performed a non-systematic literature review to guide best practices for developing responsible machine learning models in credit scoring, focusing on fairness, reject inference, and explainability. We discuss definitions, metrics, and techniques for mitigating biases and ensuring equitable outcomes across different groups. Additionally, we address the issue of limited data representativeness by exploring reject inference methods that incorporate information from rejected loan applications. Finally, we emphasize the importance of transparency and explainability in credit models, discussing techniques that provide insights into the decision-making process and enable individuals to understand and potentially improve their creditworthiness. By adopting these best practices, financial institutions can harness the power of machine learning while upholding ethical and responsible lending practices.
• Abstract（参考訳）: 信用スコアリングにおける機械学習の普及は、リスク評価と意思決定に大きな進歩をもたらした。 しかしながら、自動化システムにおける潜在的なバイアス、差別、透明性の欠如に対する懸念も持ち上がっている。 本チュートリアルでは、信用スコアリングにおいて責任ある機械学習モデルを開発するためのベストプラクティスを、公正性、推論の拒否、説明可能性に焦点をあてる非体系的な文献レビューを行った。 我々は、偏見を緩和し、異なるグループ間で公平な結果を確保するための定義、メトリクス、技術について議論する。 さらに,返済されたローンアプリケーションからの情報を組み込んだリジェクション推論手法を検討することで,限られたデータ代表性の問題に対処する。 最後に、私たちは信用モデルにおける透明性と説明可能性の重要性を強調し、意思決定プロセスに関する洞察を提供し、個人が信用力を理解し、潜在的に改善できる技術について議論します。 これらのベストプラクティスを採用することで、金融機関は倫理的かつ責任ある融資プラクティスを維持しながら、機械学習の力を利用することができる。

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