論文の概要: Application of AI in Credit Risk Scoring for Small Business Loans: A case study on how AI-based random forest model improves a Delphi model outcome in the case of Azerbaijani SMEs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05330v1
• Date: Sat, 05 Oct 2024 23:07:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:25:33.084344
• Title: Application of AI in Credit Risk Scoring for Small Business Loans: A case study on how AI-based random forest model improves a Delphi model outcome in the case of Azerbaijani SMEs
• Title（参考訳）: 小規模事業ローンの信用リスク評価におけるAIの適用:アゼルバイジャン中小企業におけるAIに基づくランダム森林モデルによるデルフィモデルの改善事例
• Authors: Nigar Karimova,
• Abstract要約: 本研究は,機械学習ランダム森林モデルの適用により,デルフィモデルの精度と精度が向上することを示す。 この研究は、両方のモデルの精度、精度、リコール、F-1スコアを使用して、それらを比較し、アルゴリズムをPythonで実行した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The research investigates how the application of a machine-learning random forest model improves the accuracy and precision of a Delphi model. The context of the research is Azerbaijani SMEs and the data for the study has been obtained from a financial institution which had gathered it from the enterprises (as there is no public data on local SMEs, it was not practical to verify the data independently). The research used accuracy, precision, recall and F-1 scores for both models to compare them and run the algorithms in Python. The findings showed that accuracy, precision, recall and F- 1 all improve considerably (from 0.69 to 0.83, from 0.65 to 0.81, from 0.56 to 0.77 and from 0.58 to 0.79, respectively). The implications are that by applying AI models in credit risk modeling, financial institutions can improve the accuracy of identifying potential defaulters which would reduce their credit risk. In addition, an unfair rejection of credit access for SMEs would also go down having a significant contribution to an economic growth in the economy. Finally, such ethical issues as transparency of algorithms and biases in historical data should be taken on board while making decisions based on AI algorithms in order to reduce mechanical dependence on algorithms that cannot be justified in practice.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,機械学習ランダム森林モデルの適用により,デルフィモデルの精度と精度が向上することを示す。 調査の背景はアゼルバイジャンの中小企業であり、調査データは企業から収集した金融機関から得られたものである(現地の中小企業に関する公開データがないため、独立してデータを検証することは現実的ではなかった)。 この研究は、両方のモデルの精度、精度、リコール、F-1スコアを使用して、それらを比較し、アルゴリズムをPythonで実行した。 その結果、精度、精度、リコール、F-1は全て大幅に改善した(0.69から0.83、0.65から0.81、0.56から0.77から0.58から0.79まで)。 つまり、信用リスクモデリングにAIモデルを適用することで、金融機関は信用リスクを減らす可能性のあるデフォルトの特定精度を向上させることができる。 さらに、中小企業の信用アクセスの不公平な拒絶は、経済の経済成長に重要な貢献をするであろう。 最後に、アルゴリズムの透明性や履歴データのバイアスといった倫理的な問題は、実際には正当化できないアルゴリズムへの機械的依存を減らすために、AIアルゴリズムに基づいた決定をしながら実施すべきである。

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