JAEN
決済・与信・資金管理の実データを用いて、金融ドメインにおけるLLMを中心としたAI・機械学習の技術検証や社会実装に向けた考察を公開しています
PAPERS
2026.07
国内銀行データにおける取引摘要分類におけるLLMの有用性の検証
銀行取引データのうち、残高や入出金額などの定量データは既に信用リスクモデルで活用が進む一方、取引内容・取引相手といった定性データは「銀行語の多方言問題」ゆえにルールベースでは扱えなかった。本検証では、この定性データのラベリングにドメイン特化型LLMを適用し、人間の判断とほぼ同等の精度で構造化できることを確認した。従来扱えなかった定性データを、与信モデルが利用可能な特徴量へ橋渡しする経路が成立することを示す。
2021.06
ベイジアン階層モデルを活用した銀行口座情報ベースのスコアリングモデル
銀行口座の残高・入出金情報から、企業の倒産を予測する。「年商規模」「業歴」ごとのセグメント間の異質性をベイジアン階層モデルで捉え、従来のロジスティック回帰を上回る予測精度を確認。国際学術誌 International Journal of Financial Engineering に採択。