論文の概要: LendNova: Towards Automated Credit Risk Assessment with Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02573v1
• Date: Mon, 05 Jan 2026 21:53:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-07 17:02:12.73314
• Title: LendNova: Towards Automated Credit Risk Assessment with Language Models
• Title（参考訳）: LendNova: 言語モデルによる自動信用リスク評価を目指して
• Authors: Kiarash Shamsi, Danijel Novokmet, Joshua Peters, Mao Lin Liu, Paul K Edwards, Vahab Khoshdel,
• Abstract要約: 本稿では、信用リスク評価のための最初の実用的エンドツーエンドパイプラインであるLendNovaを紹介する。 先進的なNLP技術と言語モデルを活用することにより、生クレジットレコードで利用可能なすべての情報を活用するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.22891098793232
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Credit risk assessment is essential in the financial sector, but has traditionally depended on costly feature-based models that often fail to utilize all available information in raw credit records. This paper introduces LendNova, the first practical automated end-to-end pipeline for credit risk assessment, designed to utilize all available information in raw credit records by leveraging advanced NLP techniques and language models. LendNova transforms risk modeling by operating directly on raw, jargon-heavy credit bureau text using a language model that learns task-relevant representations without manual feature engineering. By automatically capturing patterns and risk signals embedded in the text, it replaces manual preprocessing steps, reducing costs and improving scalability. Evaluation on real-world data further demonstrates its strong potential in accurate and efficient risk assessment. LendNova establishes a baseline for intelligent credit risk agents, demonstrating the feasibility of language models in this domain. It lays the groundwork for future research toward foundation systems that enable more accurate, adaptable, and automated financial decision-making.
• Abstract（参考訳）: 信用リスク評価は金融セクターにおいて不可欠であるが、伝統的に、生の信用記録で利用可能な全ての情報を利用できないコストの高い機能ベースのモデルに依存してきた。 本稿では,先進的なNLP技術と言語モデルを活用することで,生クレジットレコードのすべての情報を活用するために設計された,信用リスク評価のための最初の実用的エンドツーエンドパイプラインであるLendNovaを紹介する。 LendNovaは、手動の機能エンジニアリングなしでタスク関連表現を学習する言語モデルを使用して、生のjargon-heavyクレジット局のテキストを直接操作することで、リスクモデリングを変換する。 テキストに埋め込まれたパターンやリスク信号を自動的にキャプチャすることで、手作業による前処理のステップを置き換え、コスト削減とスケーラビリティの向上を実現している。 実世界のデータによる評価は、その正確かつ効率的なリスク評価の強い可能性を示す。 LendNovaはインテリジェントな信用リスクエージェントのベースラインを確立し、このドメインにおける言語モデルの実現可能性を示している。 それは、より正確で適応性があり、自動化された金融決定を可能にする基盤システムに向けた将来の研究の基盤となる。

関連論文リスト

• Self-Improvement in Language Models: The Sharpening Mechanism [70.9248553790022]
  我々は、レンズを通して自己改善の能力について、新たな視点を提供する。 言語モデルは、正しい応答を生成する場合よりも、応答品質の検証が優れているという観察に感銘を受けて、後学習において、モデル自体を検証対象として、自己改善を形式化する。 SFTとRLHFに基づく自己改善アルゴリズムの2つの自然ファミリーを解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T20:24:17Z)
• A Generative Approach to Credit Prediction with Learnable Prompts for Multi-scale Temporal Representation Learning [22.566512469446753]
  FinLangNetは、マルチスケールのシーケンシャルラーニング問題としてクレジットスコアリングを再構成する新しいフレームワークである。 大規模な評価では、FinLangNetはプロダクションXGBoostシステムを大幅に上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-19T17:01:46Z)
• Unveiling the Misuse Potential of Base Large Language Models via In-Context Learning [61.2224355547598]
  大規模言語モデル(LLM)のオープンソース化は、アプリケーション開発、イノベーション、科学的進歩を加速させる。 我々の調査は、この信念に対する重大な監視を露呈している。 我々の研究は、慎重に設計されたデモを配置することにより、ベースLSMが悪意のある命令を効果的に解釈し実行できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T13:22:54Z)
• Empowering Many, Biasing a Few: Generalist Credit Scoring through Large Language Models [53.620827459684094]
  大規模言語モデル(LLM)は、複数のタスクにまたがる強力な一般化能力を持つ信用スコアリングタスクにおいて大きな可能性を秘めている。 クレジットスコアリングのための LLM を探索する,初のオープンソース包括的フレームワークを提案する。 そこで我々は,各種金融リスク評価タスクの煩雑な要求に合わせて,指導チューニングによる最初の信用・リスク評価大言語モデル(CALM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-01T03:50:34Z)
• Enabling Machine Learning Algorithms for Credit Scoring -- Explainable Artificial Intelligence (XAI) methods for clear understanding complex predictive models [2.1723750239223034]
  本稿では,様々な予測モデル(論理回帰,ロジスティック回帰,エビデンス変換の重み付け,現代の人工知能アルゴリズム)を比較し,先進木モデルがクライアントデフォルトの予測に最適であることを示す。 また,信用リスク実践者に対して,それらを解釈し,よりアクセスしやすいものにするための手法を用いて,高度なモデルを強化する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-14T09:44:04Z)
• Explaining Credit Risk Scoring through Feature Contribution Alignment with Expert Risk Analysts [1.7778609937758323]
  私たちは企業の信用スコアにフォーカスし、さまざまな機械学習モデルをベンチマークします。 目標は、企業が一定の期間内に金融問題を経験しているかどうかを予測するモデルを構築することです。 我々は、信用リスクの専門家とモデル機能属性説明との相違を強調した専門家による機能関連スコアを提供することで、光を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-15T12:59:15Z)
• Explanations of Machine Learning predictions: a mandatory step for its application to Operational Processes [61.20223338508952]
  信用リスクモデリングは重要な役割を果たす。 近年,機械学習や深層学習の手法が採用されている。 この分野における説明可能性問題に LIME 手法を適用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-30T10:27:59Z)
• The value of text for small business default prediction: A deep learning approach [9.023847175654602]
  限られたデータの可用性を損なうために、融資担当者がテキストによるローン評価を提供することは、標準的な方針である。 我々は、ディープラーニングと自然言語処理の分野からの最近の進歩を活用して、貸し手が提供する60万件のテキストアセスメントから情報を抽出する。 テキストだけでは、デフォルトを予測するのに驚くほど効果的であることがわかったが、従来のデータと組み合わせると、追加の予測能力は得られない。 しかし,本提案したディープラーニングモデルは,テキストの品質に頑健であり,mSME貸出プロセスの自動化に適していると考えられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-19T18:15:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。