FinLangNet: A Novel Deep Learning Framework for Credit Risk Prediction Using Linguistic Analogy in Financial Data

最近的工业应用风险预测仍然严重依赖于广泛手动调整的统计学习方法。现实世界的金融数据具有高维度、稀疏性、高噪声水平和显着的不平衡性，这为有效应用深度神经网络模型带来了独特的挑战。在这项工作中，我们介绍了一种新颖的深度学习风险预测框架，FinLangNet，它将信用贷款轨迹概念化为与语言结构相似的结构。该框架针对使用现实世界金融数据的信用风险预测，借鉴自然语言处理技术，专注于通过详细的金融事件序列分析信用历史的演变和可预测性。我们的研究表明，FinLangNet在预测信用风险方面超越了传统的统计方法，并且它与这些方法的整合增强了信用卡欺诈预测模型，在Kolmogorov-Smirnov指标上实现了超过1.5个点的显着改善。

本文旨在提出一种新的深度学习风险预测框架，用于信用风险预测和信用卡欺诈检测。该框架通过自然语言处理技术，将信贷贷款轨迹概念化为类似语言结构的形式，以分析信用历史的演变和可预测性。

本文提出的深度学习风险预测框架，FinLangNet，将信贷贷款轨迹转化为类似语言结构的形式，以应对金融数据的高维度、稀疏性、高噪声和显著不平衡等挑战。该框架在信用风险预测和信用卡欺诈检测方面表现优于传统的统计学习方法，并且与这些方法的整合在Kolmogorov-Smirnov指标上取得了1.5个百分点的显著改进。

本文的实验设计了两个任务：信用风险预测和信用卡欺诈检测，并使用了三个真实世界的数据集进行验证。作者还开源了论文中使用的代码。与传统方法相比，FinLangNet在信用风险预测和信用卡欺诈检测任务中表现更好。本文的方法可以应用于其他金融风险预测问题，具有广泛的应用前景。

近年来，许多研究都探索了使用深度学习方法进行信用风险预测和欺诈检测。例如，DeepCredit、DeepFraud等。