Credit Risk Meets Large Language Models: Building a Risk Indicator from Loan Descriptions in P2P Lending

要約

ピアツーピア (P2P) 融資は、オンライン プラットフォームを通じて借り手と貸し手を結び付ける、独特の資金調達メカニズムとして登場しました。
しかし、貸し手が借り手の信用度を評価するための十分なデータを欠いていることが多いため、P2P 融資は情報の非対称性という課題に直面しています。
この論文では、ローン申請プロセス中に借り手が提供するテキストによる説明を活用することで、この問題に対処する新しいアプローチを提案します。
私たちの方法論には、テキスト内のパターンとセマンティクスを識別できる強力なツールであるラージ言語モデル (LLM) を使用して、これらのテキスト記述を処理することが含まれます。
転移学習は、LLM を当面の特定のタスクに適応させるために適用されます。
Lending Club データセットの分析から得られた結果は、広く使用されている LLM である BERT によって生成されたリスク スコアが信用リスク分類子のパフォーマンスを大幅に向上させることを示しています。
しかし、潜在的なバイアスに関する不確実性と相まって、LLM ベースのシステムに固有の不透明さは、規制の枠組みに対する重要な考慮事項を強調し、エンドユーザー間の信頼関連の懸念を引き起こし、P2P 融資と人工融資の動的な状況における将来の研究に新たな道を開きます。
知能。

要約(オリジナル)

Peer-to-peer (P2P) lending has emerged as a distinctive financing mechanism, linking borrowers with lenders through online platforms. However, P2P lending faces the challenge of information asymmetry, as lenders often lack sufficient data to assess the creditworthiness of borrowers. This paper proposes a novel approach to address this issue by leveraging the textual descriptions provided by borrowers during the loan application process. Our methodology involves processing these textual descriptions using a Large Language Model (LLM), a powerful tool capable of discerning patterns and semantics within the text. Transfer learning is applied to adapt the LLM to the specific task at hand. Our results derived from the analysis of the Lending Club dataset show that the risk score generated by BERT, a widely used LLM, significantly improves the performance of credit risk classifiers. However, the inherent opacity of LLM-based systems, coupled with uncertainties about potential biases, underscores critical considerations for regulatory frameworks and engenders trust-related concerns among end-users, opening new avenues for future research in the dynamic landscape of P2P lending and artificial intelligence.

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