論文の概要: LLM-based IR-system for Bank Supervisors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02945v1
• Date: Mon, 04 Aug 2025 23:02:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 18:18:55.711021
• Title: LLM-based IR-system for Bank Supervisors
• Title（参考訳）: LLMを用いた銀行監督者向けIRシステム
• Authors: Ilias Aarab,
• Abstract要約: 本稿では,新しい情報検索システムについて紹介する。 現場調査の結果を取り込み、最も関連性の高い歴史的発見と関連する措置を包括的データベースから取り出す。 最終モデルは平均精度0.83、平均相互ランク(MRR@100)0.92を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bank supervisors face the complex task of ensuring that new measures are consistently aligned with historical precedents. To address this challenge, we introduce a novel Information Retrieval (IR) System tailored to assist supervisors in drafting both consistent and effective measures. This system ingests findings from on-site investigations. It then retrieves the most relevant historical findings and their associated measures from a comprehensive database, providing a solid basis for supervisors to write well-informed measures for new findings. Utilizing a blend of lexical, semantic, and Capital Requirements Regulation (CRR) fuzzy set matching techniques, the IR system ensures the retrieval of findings that closely align with current cases. The performance of this system, particularly in scenarios with partially labeled data, is validated through a Monte Carlo methodology, showcasing its robustness and accuracy. Enhanced by a Transformer-based Denoising AutoEncoder for fine-tuning, the final model achieves a Mean Average Precision (MAP@100) of 0.83 and a Mean Reciprocal Rank (MRR@100) of 0.92. These scores surpass those of both standalone lexical models such as BM25 and semantic BERT-like models.
• Abstract（参考訳）: 銀行監督官は、新しい措置が歴史的前例と一貫して一致していることを保証するという複雑な課題に直面している。 この課題に対処するため、我々は、一貫した効果的な対策の草案作成において、監督者を支援するための新しい情報検索システム(IR)を導入する。 このシステムは、現場調査の結果を取り込みます。 そして、最も関連性の高い歴史的発見とその関連した措置を包括的データベースから取り出し、監督者が新しい発見を適切に表現した尺度を書くための確固たる基盤を提供する。 語彙、意味、資本要求規則(CRR)ファジィセットマッチング技術を組み合わせて、IRシステムは現在の事例と密接に一致した発見の検索を確実にする。 このシステムの性能は、特に部分的にラベル付けされたデータを持つシナリオにおいて、モンテカルロ法を用いて検証され、その堅牢性と正確性を示している。 微調整のためのトランスフォーマーベースのDenoising AutoEncoderによって強化され、最終モデルは平均平均精度(MAP@100)が0.83、平均相互ランク(MRR@100)が0.92となる。 これらのスコアはBM25やBERTのようなセマンティックモデルのようなスタンドアロンの語彙モデルを上回る。

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