表形式の財務データを使用した信用リスク監視のための一貫したディープラーニング

注釈 

機械学習は、銀行業界の経済的損失を防ぐ上で重要な役割を果たします。おそらく最も差し迫った予測の課題は、信用リスク（債務不履行のリスク）を評価することです。このようなリスクは、年間数十億ドルの損失につながる可能性があります。今日、信用リスクの予測における機械学習の利点のほとんどは、勾配強化デシジョンツリーモデルによるものです。ただし、これらの利点は、新しいデータソースやハイテクで柔軟な機能によってサポートされていない場合、減少し始めます。この記事では、複雑な監視を必要とせず、新しいモデルの入力に依存しないディープラーニングを使用して、信用リスク評価への新しいアプローチを作成する試みを紹介します。特別なリソースを必要とせずに、財務データの時系列を使用する、深い反復的で因果的な畳み込みニューラルネットワークで使用するクレジットカードトランザクションをフェッチするための新しい方法を提案します。一時的な畳み込みネットワークを使用したディープラーニングへのシーケンシャルアプローチが、参照の一貫性のないツリーモデルを上回り、大幅な経済的節約と信用リスクの早期発見を達成したことを示します。また、提案されたサンプリング手法により、シーケンスをメモリに効率的に保存し、それらを迅速なオンライントレーニングと本番環境に使用できる、本番環境で使用するためのアプローチの可能性を示します。特別なリソース要件なしで、財務データの時系列を使用します。一時的な畳み込みネットワークを使用したディープラーニングへのシーケンシャルアプローチが、参照の一貫性のないツリーモデルを上回り、大幅な経済的節約と信用リスクの早期発見を達成したことを示します。また、提案されたサンプリング手法により、シーケンスをメモリに効率的に保存し、それらを迅速なオンライントレーニングと本番環境に使用できる、本番環境で使用するためのアプローチの可能性を示します。特別なリソース要件なしで、財務データの時系列を使用します。一時的な畳み込みネットワークを使用したディープラーニングへのシーケンシャルアプローチが、参照の一貫性のないツリーモデルを上回り、大幅な経済的節約と信用リスクの早期発見を達成したことを示します。また、提案されたサンプリング手法により、シーケンスをメモリに効率的に保存し、それらを迅速なオンライントレーニングと制作に使用できる、本番環境で使用するためのアプローチの可能性を示します。大幅な経済的節約と信用リスクの早期発見を達成しました。また、提案されたサンプリング手法により、シーケンスをメモリに効率的に保存し、それらを迅速なオンライントレーニングと本番環境に使用できる、本番環境で使用するためのアプローチの可能性を示します。大幅な経済的節約と信用リスクの早期発見を達成した。また、提案されたサンプリング手法により、シーケンスをメモリに効率的に保存し、それらを迅速なオンライントレーニングと制作に使用できる、本番環境で使用するためのアプローチの可能性を示します。 

KEYWORDS credit risk, tabular data, credit card transactions, recurrent neural networks, temporal convolutional networks 

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