論文の概要: Leveraging Convolutional Neural Network-Transformer Synergy for Predictive Modeling in Risk-Based Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18222v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 07:07:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:53:53.737073
• Title: Leveraging Convolutional Neural Network-Transformer Synergy for Predictive Modeling in Risk-Based Applications
• Title（参考訳）: リスクベースアプリケーションにおける予測モデリングのための畳み込みニューラルネットワーク-トランスフォーマーシナジーの活用
• Authors: Yuhan Wang, Zhen Xu, Yue Yao, Jinsong Liu, Jiating Lin,
• Abstract要約: 本稿では,CNN(Convolutional Neural Network)とTransformerを組み合わせたディープラーニングモデルを提案する。 その結果、CNN+Transformerモデルは、ランダムフォレストやXGBoostといった従来の機械学習モデルよりも優れていることがわかった。 本研究は、信用デフォルト予測の新しいアイデアを提供し、金融分野におけるリスク評価と知的意思決定を強力に支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.914777314371152
• License:
• Abstract: With the development of the financial industry, credit default prediction, as an important task in financial risk management, has received increasing attention. Traditional credit default prediction methods mostly rely on machine learning models, such as decision trees and random forests, but these methods have certain limitations in processing complex data and capturing potential risk patterns. To this end, this paper proposes a deep learning model based on the combination of convolutional neural networks (CNN) and Transformer for credit user default prediction. The model combines the advantages of CNN in local feature extraction with the ability of Transformer in global dependency modeling, effectively improving the accuracy and robustness of credit default prediction. Through experiments on public credit default datasets, the results show that the CNN+Transformer model outperforms traditional machine learning models, such as random forests and XGBoost, in multiple evaluation indicators such as accuracy, AUC, and KS value, demonstrating its powerful ability in complex financial data modeling. Further experimental analysis shows that appropriate optimizer selection and learning rate adjustment play a vital role in improving model performance. In addition, the ablation experiment of the model verifies the advantages of the combination of CNN and Transformer and proves the complementarity of the two in credit default prediction. This study provides a new idea for credit default prediction and provides strong support for risk assessment and intelligent decision-making in the financial field. Future research can further improve the prediction effect and generalization ability by introducing more unstructured data and improving the model architecture.
• Abstract（参考訳）: 金融産業の発展に伴い、金融リスクマネジメントにおいて重要な課題である信用デフォルト予測が注目されている。 従来のデフォルト予測手法は、決定木やランダムフォレストといった機械学習モデルに大きく依存しているが、複雑なデータ処理や潜在的なリスクパターンのキャプチャには一定の制限がある。 そこで本稿では,CNN(Convolutional Neural Network)とTransformerを組み合わせたディープラーニングモデルを提案する。 このモデルは、ローカルな特徴抽出におけるCNNの利点と、グローバルな依存性モデリングにおけるTransformerの機能を組み合わせることで、クレジットデフォルト予測の正確性と堅牢性を効果的に改善する。 パブリッククレジットデフォルトデータセットの実験を通じて、CNN+Transformerモデルは、ランダムフォレストやXGBoostといった従来の機械学習モデルよりも精度、AUC、KS値などの複数の評価指標で優れており、複雑な財務データモデリングにおけるその強力な能力を示している。 さらに実験により,適切なオプティマイザ選択と学習率調整がモデル性能向上に重要な役割を担っていることが示された。 さらに、モデルのアブレーション実験は、CNNとTransformerの組み合わせの利点を検証し、クレジットデフォルト予測において両者の相補性を証明する。 本研究は、信用デフォルト予測の新しいアイデアを提供し、金融分野におけるリスク評価と知的意思決定を強力に支援する。 将来の研究は、より非構造化データを導入し、モデルアーキテクチャを改善することにより、予測効果と一般化能力をさらに向上させることができる。

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