論文の概要: A Controlled LLM Workflow for Evidence-Grounded Diagnosis of Risk Score Differences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.23962v1
• Date: Sat, 10 Oct 2026 02:27:17 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-10-20 22:03:14.66836
• Title: A Controlled LLM Workflow for Evidence-Grounded Diagnosis of Risk Score Differences
• Title（参考訳）: リスクスコア差の可視化診断のためのLLMワークフロー制御
• Abstract要約: 同様の履歴トランザクションを用いてリスクスコアの差異を説明するために,制御されたLarge Language Model (LLM)ワークフローを提案する。 このワークフローは、参照検索と対比的なSHAP(SHapley Additive ExPlanations)エビデンスと、参照ベースのLLM推論と決定論的検証を組み合わせたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We propose a controlled Large Language Model (LLM) workflow for explaining risk score differences using similar historical transactions. The workflow combines reference retrieval and contrastive SHapley Additive exPlanations (SHAP) evidence with reference-based LLM reasoning and deterministic validation. Experiments on a test dataset show that the workflow produces more consistent, evidence-grounded and traceable diagnoses than the same LLM without structured workflow guidance.
• Abstract（参考訳）: 類似した履歴トランザクションを用いてリスクスコアの差異を説明するために,制御されたLarge Language Model (LLM)ワークフローを提案する。 このワークフローは、参照検索と対比的なSHAP(SHapley Additive ExPlanations)エビデンスと、参照ベースのLLM推論と決定論的検証を組み合わせたものである。 テストデータセットの実験では、ワークフローは構造化されたワークフローガイダンスなしで同じLLMよりも一貫性があり、エビデンスで、トレース可能な診断を生成する。

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