On the combination of graph data for assessing thin-file borrowers' creditworthiness
Notice bibliographique
Résumé
The thin-file borrowers are customers for whom a creditworthiness assessment is uncertain due to their lack of credit history; many researchers have used borrowers' relationships and interactions networks in the form of graphs as an alternative data source to address this. Incorporating network data is traditionally made by hand-crafted feature engineering, and lately, the graph neural network has emerged as an alternative, but it still does not improve over the traditional method's performance. Here we introduce a framework to improve credit scoring models by blending several Graph Representation Learning methods: feature engineering, graph embeddings, and graph neural networks. We stacked their outputs to produce a single score in this approach. We validated this framework using a unique multi-source dataset that characterizes the relationships and credit history for the entire population of a Latin American country, applying it to credit risk models, application, and behavior, targeting both individuals and companies. Our results show that the graph representation learning methods should be used as complements, and these should not be seen as self-sufficient methods as is currently done. In terms of AUC and KS, we enhance the statistical performance, outperforming traditional methods. In Corporate lending, where the gain is much higher, it confirms that evaluating an unbanked company cannot solely consider its features. The business ecosystem where these firms interact with their owners, suppliers, customers, and other companies provides novel knowledge that enables financial institutions to enhance their creditworthiness assessment. Our results let us know when and which group to use graph data and what effects on performance to expect. They also show the enormous value of graph data on the unbanked credit scoring problem, principally to help companies' banking.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».