論文の概要: Debt Collection Negotiations with Large Language Models: An Evaluation System and Optimizing Decision Making with Multi-Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18228v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 14:13:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 17:42:46.09937
• Title: Debt Collection Negotiations with Large Language Models: An Evaluation System and Optimizing Decision Making with Multi-Agent
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる負債収集交渉:マルチエージェントによる評価システムと意思決定の最適化
• Authors: Xiaofeng Wang, Zhixin Zhang, Jinguang Zheng, Yiming Ai, Rui Wang,
• Abstract要約: 負債収集交渉(DCN)は、非業績融資(NPL)の管理と債権者損失の低減に不可欠である。 従来の手法は労働集約型であり、大規模言語モデル(LLM)は将来的な自動化の可能性を秘めている。 本稿では、DCNの自動化におけるLCMについて検討し、4つの側面に13のメトリクスを持つ新しい評価フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.315029947508796
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Debt collection negotiations (DCN) are vital for managing non-performing loans (NPLs) and reducing creditor losses. Traditional methods are labor-intensive, while large language models (LLMs) offer promising automation potential. However, prior systems lacked dynamic negotiation and real-time decision-making capabilities. This paper explores LLMs in automating DCN and proposes a novel evaluation framework with 13 metrics across 4 aspects. Our experiments reveal that LLMs tend to over-concede compared to human negotiators. To address this, we propose the Multi-Agent Debt Negotiation (MADeN) framework, incorporating planning and judging modules to improve decision rationality. We also apply post-training techniques, including DPO with rejection sampling, to optimize performance. Our studies provide valuable insights for practitioners and researchers seeking to enhance efficiency and outcomes in this domain.
• Abstract（参考訳）: 負債収集交渉(DCN)は、非業績融資(NPL)の管理と債権者損失の低減に不可欠である。 従来の手法は労働集約型であり、大規模言語モデル(LLM)は将来的な自動化の可能性を秘めている。 しかし、以前のシステムは動的交渉とリアルタイムな意思決定能力に欠けていた。 本稿では、DCNの自動化におけるLCMについて検討し、4つの側面に13のメトリクスを持つ新しい評価フレームワークを提案する。 実験の結果,LSMはヒトのネゴシエーターに比べて過剰に競合する傾向にあることがわかった。 そこで我々は,意思決定合理性を改善するために,計画と判断モジュールを組み込んだマルチエージェントデビットネゴシエーション(MADeN)フレームワークを提案する。 また,DPOとリジェクションサンプリングを含むポストトレーニング手法を適用し,性能を最適化する。 本研究は,この領域における効率と成果の向上を目指す実践者や研究者に貴重な知見を提供する。

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