Aprendizado profundo consistente para monitoramento de risco de crédito usando dados financeiros tabulares

anotação 

O aprendizado de máquina desempenha um papel importante na prevenção de perdas financeiras no setor bancário. Talvez o desafio de previsão mais urgente seja avaliar o risco de crédito (o risco de inadimplência da dívida). Esses riscos podem levar a perdas de bilhões de dólares anualmente. Hoje, a maioria dos benefícios do aprendizado de máquina na previsão do risco de crédito se deve aos modelos de árvore de decisão de aprimoramento de gradiente. No entanto, esses benefícios começam a diminuir se não forem suportados por novas fontes de dados e / ou recursos flexíveis de alta tecnologia. Neste artigo, apresentamos nossas tentativas de criar uma nova abordagem para avaliação de risco de crédito usando aprendizado profundo que não envolve monitoramento complexo, não depende de novas entradas de modelo.Propomos novos métodos para buscar transações de cartão de crédito para uso com redes neurais convolucionais recorrentes e causais profundas que usam sequências temporais de dados financeiros, sem requisitos especiais de recursos. Mostramos que nossa abordagem sequencial para aprendizado profundo usando uma rede convolucional temporária superou o modelo de árvore inconsistente de referência, alcançando economias financeiras significativas e detecção precoce de risco de crédito. Também demonstramos o potencial de nossa abordagem para uso em um ambiente de produção, onde a técnica de amostragem proposta permite o armazenamento eficiente de sequências na memória, usando-as para um rápido treinamento e produção online.que usam sequências de tempo de dados financeiros, sem requisitos especiais de recursos. Mostramos que nossa abordagem sequencial para aprendizado profundo usando uma rede convolucional temporária superou o modelo de árvore inconsistente de referência, alcançando economias financeiras significativas e detecção precoce de risco de crédito. Também demonstramos o potencial de nossa abordagem para uso em um ambiente de produção, onde a técnica de amostragem proposta permite o armazenamento eficiente de sequências na memória, usando-as para um rápido treinamento e produção online.que usam sequências de tempo de dados financeiros, sem requisitos especiais de recursos. Mostramos que nossa abordagem sequencial para aprendizado profundo usando uma rede convolucional temporária superou o modelo de árvore inconsistente de referência, alcançando economias financeiras significativas e detecção precoce de risco de crédito. Também demonstramos o potencial de nossa abordagem para uso em um ambiente de produção, onde a técnica de amostragem proposta permite o armazenamento eficiente de sequências na memória, usando-as para rápido treinamento e produção online.tendo alcançado economias financeiras significativas e detecção precoce de risco de crédito. Também demonstramos o potencial de nossa abordagem para uso em um ambiente de produção, onde a técnica de amostragem proposta permite o armazenamento eficiente de sequências na memória, usando-as para rápido treinamento e produção online.tendo alcançado economias financeiras significativas e detecção precoce de risco de crédito. Também demonstramos o potencial de nossa abordagem para uso em um ambiente de produção, onde a técnica de amostragem proposta permite o armazenamento eficiente de sequências na memória, usando-as para um rápido treinamento e produção online. 

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

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