Automatically Detecting Peer-to-Peer Lending Intermediary Risk—Top Management Team Profile Textual Features Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Peer-to-Peer lending is developing quickly around the world as a new E-finance industry, especially in China. Yet fraudulence and business ceasing of Peer-to-Peer Lending Intermediaries (P2P-INTs) occur frequently, making P2P investors facing serious risk. This paper attempts to explore a bridge connecting managerial research with some most advanced natural language processing (NLP) technologies, and examines the risk assessing power of automatic learning text classifiers based on data of hazard status and top management team profile texts of the P2P-INTs. A risk evaluation model named MULTIPLE NLP Integrated Learning Text Classifier (MUN-LETCLA) based on five NLP techniques and meta-learning is proposed. Then risk classification power of the MUN-LETCLA and the single NLP models is assessed. The results show that the proposed model is effective in classifying low-risk and high-risk P2P-INTs. The NLP models can automatically detect the P2P-INTs risk from Top Management Team (TMT) members’ working experience, educational background, and TMT composition with a precision level of more than 75%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».