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insight - 金融テクノロジー
金融包摂の向上と規制上の課題: デジタル銀行、オルタナティブレンダー、デジタルプラットフォーム、機械学習、大規模言語モデルの統合に関する重要な分析
デジタル銀行とオルタナティブレンダーは、デジタルプラットフォーム、機械学習、大規模言語モデルの統合により、これまで金融サービスから排除されていた人々の金融アクセスを大幅に改善している。しかし、これらの技術は新たな課題、特にデータプライバシー、アルゴリズムの偏見、説明責任の欠如などの問題を生み出している。
量子強化型機械学習を用いた信用スコアリングシステムの強化
量子カーネルを活用することで、従来の機械学習モデルでは捉えきれない複雑な関係性を抽出し、少ないデータからでも高い予測精度を実現できる。特に、データが限定的で不均衡な金融分野において、この量子機械学習の特性が大きな優位性を発揮する。
日本の大規模言語モデル向けの金融ベンチマーク構築
GPT-4が優れたパフォーマンスを示し、日本と金融分野に特化した新しいベンチマークが効果的であることを確認。
金融合成データのためのプライバシーの六つのレベル
金融合成データにおけるプライバシー保護の重要性と、それを向上させるための六つのレベルに焦点を当てる。
金融分野における合成データの応用とその重要性
金融分野における合成データの重要性と利用方法を探求する。
株価予測のための確率的関係性モデル
株価予測における確率的関係性モデルの重要性と効果を強調する。
ビットコイン価格の短期ボラティリティを注文フロー画像表現で予測する方法について学ぶ
注文フロー画像を使用した簡単なCNNモデルが最も優れたパフォーマンスを達成し、将来のボラティリティを正確に予測することが可能である。
金融デフォルト予測：モチーフ保存グラフニューラルネットワークによるカリキュラム学習を通じて
社会的関係を活用した金融デフォルト予測のための新しい手法を提案する。
自己反省型大規模言語モデルを使用した説明可能な株価予測の生成方法を学ぶ
LLMを使用して説明可能な株価予測を生成する方法に焦点を当てる。
信用デフォルト予測の革新：LightGBM、XGBoost、およびLocalEnsembleを使用したアンサンブル手法
信用デフォルト予測の精度向上と革新的なアプローチを目指すアンサンブル手法の重要性。
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