論文の概要: Comparing Credit Risk Estimates in the Gen-AI Era

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07754v1
• Date: Mon, 09 Jun 2025 13:37:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 21:10:47.13886
• Title: Comparing Credit Risk Estimates in the Gen-AI Era
• Title（参考訳）: Gen-AI時代の信用リスク評価の比較
• Authors: Nicola Lavecchia, Sid Fadanelli, Federico Ricciuti, Gennaro Aloe, Enrico Bagli, Pietro Giuffrida, Daniele Vergari,
• Abstract要約: 生成AI技術は多様なアプリケーションにまたがって大きな可能性を示してきた。 本研究は、従来の手法と、生成的AIを活用する方法とを比較して、クレジットスコアモデリング手法の比較分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18846515534317265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative AI technologies have demonstrated significant potential across diverse applications. This study provides a comparative analysis of credit score modeling techniques, contrasting traditional approaches with those leveraging generative AI. Our findings reveal that current generative AI models fall short of matching the performance of traditional methods, regardless of the integration strategy employed. These results highlight the limitations in the current capabilities of generative AI for credit risk scoring, emphasizing the need for further research and development before the possibility of applying generative AI for this specific task, or equivalent ones.
• Abstract（参考訳）: 生成AI技術は多様なアプリケーションにまたがって大きな可能性を示してきた。 本研究は、従来の手法と、生成的AIを活用する手法とを比較して、クレジットスコアモデリング手法の比較分析を行う。 この結果から,現在の生成AIモデルでは,統合戦略によらず,従来の手法のパフォーマンスに一致しないことが明らかとなった。 これらの結果は、クレジットリスクスコアリングのための生成AIの現在の能力の限界を強調し、この特定のタスクやそれに相当するタスクに生成AIを適用する前に、さらなる研究と開発の必要性を強調している。

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