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Credit Network Modeling and Analysis via Large Language Models
文章总结与翻译一、主要内容本文聚焦大型语言模型(LLMs)在金融信用网络建模与分析中的应用,核心围绕两大任务展开:信用网络构建:提出基于LLMs的框架,将企业非结构化财务报表(遵循GAAP或IFRS标准)转化为结构化信用网络。该过程先为单个企业生成专属信用网络(节点为企业、边为债务关系,含债务金额、外部资产等关键信息),再聚合为全金融系统的综合信用网络,同时自动检测财务报表中的不一致性并触发人工干预。金融操作优化:探索LLMs的推理能力,解决信用网络中金融操作的组合优化问题,以企业总资产最大化为目标,针对两种核心金融操作(组合压缩、债务移除),通过上下文学习引导LLM生成最优执行策略,并在合成数据集(含5种网络拓扑)和真实数据集(德国银行、美股上市公司)中验证效果。实验结果表明:该框架能准确适配不同拓扑结构的信用网络,且具备超2000家企业的可扩展性;LLM推荐的执行策略在总资产提升效果上显著优于无操作、随机操作及启发式策略。二、创新点首次提出基于LLMs的端到端框架,实现非结构化财务报表到信用网络的自动化转化,大幅减少人工成本,同时具备不一致性检测能力。创新性地利用LLMs的上下文学习与推理能力,解决金融操作中的组合优化难题,为组合压缩、债务移除等复杂操作提供可解释的最优策略。系统验证了LLMs在多类型信用网络拓扑(随机网络、核心-边缘网络、孤立区块等)和真实金融场景中的有效性与可扩展性
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