Douzone Bizonは8月20日、TechfinRatingsおよびKAISTのパク・チャンヨン教授研究チームと共同研究したAI信用評価モデル「DefaultGNN」に関する論文が、国際会議「ACM International Conference on Information and Knowledge Management（CIKM）」に採択されたと発表した。
CIKMは、AI、データマイニング、情報検索分野を扱う国際学術会議だ。
同社によると、今回の研究は、従来の企業信用評価モデルでは十分に扱えなかった取引ネットワーク情報を定量的に分析し、既存モデルを補完することに焦点を当てた。
従来のモデルは、企業ごとの収益性、安定性、流動性、成長性といった個社の財務情報を中心に構築されてきた。このため、企業を取り巻く外部の関係性に関する情報は、評価モデルに十分反映しにくかった。
これに対しDefaultGNNは、取引先、取引区分、取引比重、休廃業、倒産、取引取消額など、取引ネットワークを構成する多様な変数を活用し、潜在リスクを定量化した点が特徴だ。
Douzone Bizonは、数十年にわたり蓄積してきたERPデータにAIアルゴリズムを組み合わせることで、DefaultGNNを実装できたと説明している。
Douzone Bizon共同代表のチ・ヨング社長は、「真の企業信用は、過去の単体業績だけでなく、健全なパートナーとの取引を継続してきた実績にも表れる」とした上で、「数十年分のERPデータ資産と最先端のAI技術を組み合わせた今回の研究が、堅実な中小企業への資金供給を後押しする金融包摂の出発点になることを期待している」とコメントした。
著者について
Chi-gyu Hwang
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