論文の概要: Explainable AI for Comprehensive Risk Assessment for Financial Reports: A Lightweight Hierarchical Transformer Network Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23767v1
• Date: Mon, 30 Jun 2025 12:13:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:54.042344
• Title: Explainable AI for Comprehensive Risk Assessment for Financial Reports: A Lightweight Hierarchical Transformer Network Approach
• Title（参考訳）: 財務報告の総合的リスク評価のための説明可能なAI:軽量階層型トランスフォーマーネットワークアプローチ
• Authors: Xue Wen Tan, Stanley Kok,
• Abstract要約: 上場企業はすべて、財務状況とリスクに関する重要な洞察を含む年間10-Kの報告書を提出している。 これらのレポートから企業のリスクを自動的に評価するトランスフォーマーベースのモデルであるTinyXRAを提案する。 TinyXRAは、より包括的なリスク評価のために、歪み、硬変、およびソルティーノ比を取り入れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2200609701777907
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Every publicly traded U.S. company files an annual 10-K report containing critical insights into financial health and risk. We propose Tiny eXplainable Risk Assessor (TinyXRA), a lightweight and explainable transformer-based model that automatically assesses company risk from these reports. Unlike prior work that relies solely on the standard deviation of excess returns (adjusted for the Fama-French model), which indiscriminately penalizes both upside and downside risk, TinyXRA incorporates skewness, kurtosis, and the Sortino ratio for more comprehensive risk assessment. We leverage TinyBERT as our encoder to efficiently process lengthy financial documents, coupled with a novel dynamic, attention-based word cloud mechanism that provides intuitive risk visualization while filtering irrelevant terms. This lightweight design ensures scalable deployment across diverse computing environments with real-time processing capabilities for thousands of financial documents which is essential for production systems with constrained computational resources. We employ triplet loss for risk quartile classification, improving over pairwise loss approaches in existing literature by capturing both the direction and magnitude of risk differences. Our TinyXRA achieves state-of-the-art predictive accuracy across seven test years on a dataset spanning 2013-2024, while providing transparent and interpretable risk assessments. We conduct comprehensive ablation studies to evaluate our contributions and assess model explanations both quantitatively by systematically removing highly attended words and sentences, and qualitatively by examining explanation coherence. The paper concludes with findings, practical implications, limitations, and future research directions.
• Abstract（参考訳）: 上場企業はすべて、財務状況とリスクに関する重要な洞察を含む年間10-Kの報告書を提出している。 企業リスクを自動的に評価する軽量かつ説明可能なトランスフォーマーベースモデルであるTiny eXplainable Risk Assessor(TinyXRA)を提案する。 過剰リターンの標準偏差にのみ依存する以前の研究(ファマ・フレンチ・モデルで調整)とは異なり、TinyXRAはより包括的なリスク評価のために歪み、曲率、ソルティーノ比を取り入れている。 我々は、TinyBERTをエンコーダとして利用して、長い財務文書を効率的に処理し、非関係な用語をフィルタリングしながら、直感的なリスク可視化を提供する新しい動的注意ベースのワードクラウドメカニズムと組み合わせる。 この軽量な設計は、制約された計算資源を持つプロダクションシステムに不可欠な何千もの財務文書に対して、リアルタイム処理機能を備えた多様な計算環境にまたがるスケーラブルなデプロイメントを実現する。 リスク質的分類には三重項損失を用い、リスク差の方向と大きさの両方を捉えることにより、既存の文献の対の損失アプローチを改善する。 われわれのTinyXRAは、2013-2024のデータセットで7年間にわたって最先端の予測精度を達成し、透明性と解釈可能なリスクアセスメントを提供する。 本研究は, 包括的アブレーション研究を行い, コントリビューションを評価し, モデル説明を定量的に評価すると共に, 高度に出席する単語や文を体系的に除去し, 説明コヒーレンスを検証して質的に評価する。 論文は、発見、実践的含意、限界、今後の研究方向性を結論付けている。

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