論文の概要: Applying Hybrid Graph Neural Networks to Strengthen Credit Risk Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04283v1
• Date: Sat, 5 Oct 2024 20:49:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 08:39:47.452770
• Title: Applying Hybrid Graph Neural Networks to Strengthen Credit Risk Analysis
• Title（参考訳）: ハイブリッドグラフニューラルネットワークによる信用リスク分析の強化
• Authors: Mengfang Sun, Wenying Sun, Ying Sun, Shaobo Liu, Mohan Jiang, Zhen Xu,
• Abstract要約: 本稿では, グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)を用いた信用リスク予測手法を提案する。 提案手法は、従来の信用リスク評価モデルが直面する課題、特に不均衡なデータセットを扱う際の課題に対処する。 この研究は、信用リスク予測の精度を向上させるためのGCNNの可能性を示し、金融機関にとって堅牢なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.457653449326353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel approach to credit risk prediction by employing Graph Convolutional Neural Networks (GCNNs) to assess the creditworthiness of borrowers. Leveraging the power of big data and artificial intelligence, the proposed method addresses the challenges faced by traditional credit risk assessment models, particularly in handling imbalanced datasets and extracting meaningful features from complex relationships. The paper begins by transforming raw borrower data into graph-structured data, where borrowers and their relationships are represented as nodes and edges, respectively. A classic subgraph convolutional model is then applied to extract local features, followed by the introduction of a hybrid GCNN model that integrates both local and global convolutional operators to capture a comprehensive representation of node features. The hybrid model incorporates an attention mechanism to adaptively select features, mitigating issues of over-smoothing and insufficient feature consideration. The study demonstrates the potential of GCNNs in improving the accuracy of credit risk prediction, offering a robust solution for financial institutions seeking to enhance their lending decision-making processes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)を用いた信用リスク予測手法を提案する。 提案手法は、ビッグデータと人工知能のパワーを活用し、従来の信用リスク評価モデルが直面する課題、特に不均衡なデータセットの処理や複雑な関係から有意義な特徴の抽出に対処する。 論文は、生の借主データをグラフ構造化データに変換することから始まり、借主とその関係はそれぞれノードとエッジとして表現される。 古典的な部分グラフ畳み込みモデルを用いて局所的特徴を抽出し、続いて局所的および大域的畳み込み演算子を統合してノード特徴の包括的表現をキャプチャするハイブリッドGCNNモデルを導入する。 ハイブリッドモデルには,特徴を適応的に選択するアテンション機構が組み込まれ,過度なスムース化の問題と機能考慮の不十分さが軽減される。 本研究は、信用リスク予測の精度を向上させるためのGCNNの可能性を実証し、融資決定プロセスの強化を目指す金融機関にとって堅牢なソリューションを提供する。

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