論文の概要: LLM-Based Policy Compliance Verification of Loan Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.20155v1
• Date: Wed, 14 Oct 2026 13:12:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-15 21:06:16.166025
• Title: LLM-Based Policy Compliance Verification of Loan Applications
• Title（参考訳）: LLMに基づくローンアプリケーションのポリシーコンプライアンス検証
• Abstract要約: 内部融資政策に対するローン申請の見直しは、主に手作業と知識集約的なプロセスである。 本報告では、内部融資政策に対するローン申請を自動的に検証するLCMベースのポリシーチェッカーのプロトタイプを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1844977816228046
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Banks rely on extensive internal policy frameworks to ensure that corporate lending decisions comply with regulatory requirements and internal risk standards. Reviewing loan applications against these policies is a largely manual and knowledge-intensive process, which can lead to overlooked policy violations or exceptions. This report presents a prototype of an LLM-based policy checker that automatically verifies loan applications against internal lending policies. The proposed approach follows a two-step architecture. First, compliance-relevant rules are automatically extracted from policy documents and converted into structured, machine-readable representations. Second, loan applications are evaluated against the extracted rules to identify policy exceptions, non-compliant findings, missing information, and cases requiring manual review. Evaluation results demonstrate that the rule extraction process is highly stable across multiple runs and consistently captures rules identified as critical by a domain expert. When evaluated on 11 real loan applications with known policy exceptions, the system successfully detected the majority of these exceptions and identified additional compliance issues that had previously been overlooked during manual reviews. While the approach produces false positives and cannot fully replace human judgement, the results indicate that LLM-based policy compliance verification can provide valuable support in the loan application verification process by highlighting potential compliance risks.
• Abstract（参考訳）: 銀行は、企業融資決定が規制要件や内部リスク基準に適合することを確実にするために、広範な内部政策の枠組みに依存している。 これらのポリシーに対するローンのアプリケーションのレビューは、主に手動で知識集約的なプロセスであり、見過ごされるポリシー違反や例外につながる可能性がある。 本報告では、内部融資政策に対するローン申請を自動的に検証するLCMベースのポリシーチェッカーのプロトタイプを提示する。 提案されたアプローチは、2段階のアーキテクチャに従う。 まず、コンプライアンス関連ルールをポリシー文書から自動的に抽出し、構造化された機械可読表現に変換する。 第2に、政策例外、不適合な発見、情報不足、手動による審査を必要とする事例を特定するためのルールを抽出したローンアプリケーションに対して評価する。 評価結果は、ルール抽出プロセスが複数の実行で高度に安定していることを示し、ドメインの専門家によって重要なものと認識されたルールを一貫してキャプチャする。 既知のポリシー例外のある11の実際のローンアプリケーションで評価すると、システムはこれらの例外の大部分を検出し、これまで手動によるレビューで見過ごされていた追加のコンプライアンス問題を特定した。 提案手法は, 偽陽性を生じ, 人的判断を完全に置き換えることはできないが, LLMに基づく政策コンプライアンス検証は, 潜在的なコンプライアンスリスクを浮き彫りにして, ローン申請検証プロセスにおいて有意義な支援を提供することができることを示す。

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