論文の概要: MASCA: LLM based-Multi Agents System for Credit Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22758v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 15:19:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.280393
• Title: MASCA: LLM based-Multi Agents System for Credit Assessment
• Title（参考訳）: MASCA: LLM-Multi Agents System for Credit Assessment
• Authors: Gautam Jajoo, Pranjal A Chitale, Saksham Agarwal,
• Abstract要約: 実世界の意思決定プロセスのミラー化による信用評価向上を目的とした,LLM駆動型マルチエージェントシステムMASCAを紹介する。 また,階層型マルチエージェントシステムにおけるシグナリングゲーム理論の視点を示し,その構造と相互作用に関する理論的洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3277163122167434
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in financial problem-solving have leveraged LLMs and agent-based systems, with a primary focus on trading and financial modeling. However, credit assessment remains an underexplored challenge, traditionally dependent on rule-based methods and statistical models. In this paper, we introduce MASCA, an LLM-driven multi-agent system designed to enhance credit evaluation by mirroring real-world decision-making processes. The framework employs a layered architecture where specialized LLM-based agents collaboratively tackle sub-tasks. Additionally, we integrate contrastive learning for risk and reward assessment to optimize decision-making. We further present a signaling game theory perspective on hierarchical multi-agent systems, offering theoretical insights into their structure and interactions. Our paper also includes a detailed bias analysis in credit assessment, addressing fairness concerns. Experimental results demonstrate that MASCA outperforms baseline approaches, highlighting the effectiveness of hierarchical LLM-based multi-agent systems in financial applications, particularly in credit scoring.
• Abstract（参考訳）: 金融問題解決の最近の進歩は、LLMとエージェントベースのシステムを活用しており、主にトレーディングと金融モデリングに焦点が当てられている。 しかし、クレジットアセスメントは、伝統的にルールベースの手法や統計モデルに依存している、未調査の課題である。 本稿では,実世界の意思決定プロセスのミラー化による信用評価向上を目的とした,LLM駆動型マルチエージェントシステムMASCAを紹介する。 このフレームワークはレイヤアーキテクチャを採用しており、特殊なLCMベースのエージェントがサブタスクに協調的に取り組む。 さらに、意思決定を最適化するために、リスクと報酬の評価のための対照的な学習を統合する。 さらに、階層型マルチエージェントシステムに関するシグナリングゲーム理論の視点を示し、その構造と相互作用に関する理論的洞察を提供する。 本論文は、信用評価における詳細なバイアス分析も含み、公平性の懸念に対処する。 実験の結果,MASCAはベースライン・アプローチよりも優れており,特にクレジット・スコアリングにおいて,階層型LLMベースのマルチエージェント・システムの有効性が示された。

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