Credit Risk Meets Large Language Models

最新推荐文章于 2025-06-26 22:15:13 发布

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文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

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本文探讨如何利用大型语言模型（如BERT）处理P2P贷款申请中的文本描述，以增强信用风险评估。通过微调BERT，生成的风险评分显著提升了分类器性能。虽然这种方法有效，但其不透明性和潜在偏见提出了监管和信任问题，呼吁未来研究加强透明度和可解释性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本文是LLM系列文章，针对《Credit Risk Meets Large Language Models: Building a Risk Indicator from Loan Descriptions in P2P Lending》的翻译。

摘要

点对点（P2P）贷款已成为一种独特的融资机制，通过在线平台将借款人与贷款人联系起来。然而，P2P贷款面临着信息不对称的挑战，因为贷款人往往缺乏足够的数据来评估借款人的信用。本文提出了一种新的方法，通过利用借款人在贷款申请过程中提供的文本描述来解决这个问题。我们的方法涉及使用大型语言模型（LLM）处理这些文本描述，LLM是一种强大的工具，能够识别文本中的模式和语义。迁移学习用于使LLM适应手头的特定任务。
我们对Lending Club数据集的分析结果表明，广泛使用的LLM BERT生成的风险评分显著提高了信贷风险分类器的性能。然而，基于LLM的系统固有的不透明性，加上潜在偏见的不确定性，突出了监管框架的关键考虑因素，并在最终用户中引发了与信任相关的担忧，为未来研究P2P借贷和人工智能的动态格局开辟了新的途径。