論文の概要: Quantum Powered Credit Risk Assessment: A Novel Approach using hybrid Quantum-Classical Deep Neural Network for Row-Type Dependent Predictive Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07806v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 10:57:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:49:17.261981
• Title: Quantum Powered Credit Risk Assessment: A Novel Approach using hybrid Quantum-Classical Deep Neural Network for Row-Type Dependent Predictive Analysis
• Title（参考訳）: 量子パワークレジットリスクアセスメント:Row-type Dependent Predictive Analysisのためのハイブリッド量子古典型ディープニューラルネットワークを用いた新しいアプローチ
• Authors: Rath Minati, Date Hema,
• Abstract要約: 本研究では,Row-Type Dependent Predictive Analysis(RTDPA)の適応モデルと量子ディープラーニング技術を組み合わせた銀行部門における信用リスク評価フレームワークを提案する。 提案手法は、信用リスク評価の精度と効率を高めることを目的として、異なる融資カテゴリーに予測モデルを調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The integration of Quantum Deep Learning (QDL) techniques into the landscape of financial risk analysis presents a promising avenue for innovation. This study introduces a framework for credit risk assessment in the banking sector, combining quantum deep learning techniques with adaptive modeling for Row-Type Dependent Predictive Analysis (RTDPA). By leveraging RTDPA, the proposed approach tailors predictive models to different loan categories, aiming to enhance the accuracy and efficiency of credit risk evaluation. While this work explores the potential of integrating quantum methods with classical deep learning for risk assessment, it focuses on the feasibility and performance of this hybrid framework rather than claiming transformative industry-wide impacts. The findings offer insights into how quantum techniques can complement traditional financial analysis, paving the way for further advancements in predictive modeling for credit risk.
• Abstract（参考訳）: 金融リスク分析の現場における量子ディープラーニング(QDL)技術の統合は、イノベーションへの有望な道のりを示している。 本研究では,Row-Type Dependent Predictive Analysis(RTDPA)の適応モデルと量子ディープラーニング技術を組み合わせた銀行部門における信用リスク評価フレームワークを提案する。 RTDPAを活用することで、提案手法は信用リスク評価の精度と効率を高めることを目的として、予測モデルを異なる融資カテゴリに調整する。 この研究は、リスク評価のための古典的なディープラーニングと量子メソッドを統合する可能性について検討する一方で、変革的な業界全体の影響を主張するのではなく、このハイブリッドフレームワークの実現性とパフォーマンスに焦点を当てている。 この発見は、量子技術が従来の金融分析を補完する方法についての洞察を与え、信用リスクの予測モデリングのさらなる進歩の道を開く。

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