Intelligent Borrower Profiling for Risk-Aware Loan Decision Making and Portfolio Optimization

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Proposes a multi-stage AI model integrating LightGBM and explainable AI for credit risk assessment, valuable for researchers in fintech and risk modeling.

🏢実務担当者:Financial institutions can adopt this framework to improve loan decision-making and portfolio management by incorporating multi-source data including ESG metrics.

融資環境はより複雑化し、融資のデフォルト発生頻度も増加しており、借り手評価のためのインテリジェントでデータ駆動型のアプローチが求められている。従来の信用スコアリング手法は、財務、行動、ESG指標などの非財務要因といった多次元の視点から借り手の信用リスクを完全には考慮していない。これらの傾向を踏まえ、本研究では、LightGBM、アンサンブル学習、特徴量エンジニアリング、説明可能なAIを用いて、借り手のプロファイリング、リスクを考慮した融資判断、ポートフォリオ最適化を強化するために設計された、IBP-RLDPOと名付けられた革新的な多段階AIベースモデルを紹介する。このフレームワークは、マルチソースデータを統合し、データを前処理し、PD、LGD、EADモデルに基づいて借り手のリスクプロファイルを生成し、ポートフォリオレベルの最適化を備えたリスク認識型意思決定エンジンを使用する。説明可能性レイヤーにSHAPとLIMEを使用することで、様々な特徴量の貢献度に関する洞察が得られ、透明性が高く倫理的な融資慣行の促進に役立つ。887,379件の融資記録からなるLending Clubデータセットにおいて、実証評価では、ベースラインモデルおよびアンサンブルモデルを上回り、98.25%の精度、78.5%の再現率、98.25%の適合率、82.5%のF1スコア、94.25%のAUCを達成した。要約すると、IBP-RLDPOは意思決定プロセスのリスク判定を改善し、規制順守の管理を支援し、不良債権のリスクを軽減し、優良債権からの収益を最大化することができる。本研究は、インテリジェントな融資と最適化されたポートフォリオ管理のためにスケーラブルな、本格的な解釈可能なソリューションを提供し、測定可能なビジネス価値と運用効率をもたらす。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Lending environments have become more complex, and the frequency of loan defaults has increased, making it a need for intelligent, data-driven approaches for borrower evaluation. Traditional credit scoring approaches do not fully account for the credit risk of borrowers from a multi-dimensional perspective, such as financial, behavioral, and non-financial factors like ESG metrics. Understanding these trends, this study introduces an innovative multi-stage AI-based model named IBP-RLDPO, designed to enhance borrower profiling, risk-aware lending decisions, and portfolio optimization by using LightGBM, ensemble learning, feature engineering, and explainable AI. The framework integrates multi-source data, pre-processes the data, generates borrower risk profiles based on PD, LGD, and EAD models, and uses a risk-aware decision engine with portfolio-level optimization. Using SHAP and LIME for explainability layers can offer insights into the contributions of various features, which helps in facilitating transparent and ethical lending practices. On the Lending Club dataset of 887,379 loan records, an empirical assessment shows that it outperforms baseline and ensemble models with 98.25% accuracy, 78.5% recall, 98.25% precision, 82.5% F1-score, and 94.25% AUC. In a nutshell, IBP-RLDPO can improve risk adjudication of the decision-making process, help manage regulatory compliance, mitigate the risk of bad loans, and maximize returns on good loans. This research provides a full-scale and interpretable solution that is scalable for intelligent lending and optimized portfolio management, providing measurable business value and operational efficiency.

• semanticscholar https://doi.org/10.58346/jisis.2026.i2.030first seen 2026-07-18 08:29:45 · last seen 2026-07-22 05:59:07