PDx：MLOpsを用いた適応型信用リスク予測

この論文は、デジタルレンディングにおける信用リスク予測におけるモデル劣化という重要な問題に取り組んでいます。静的モデルの限界を強調し、継続的なモニタリング、再訓練、検証を組み込んだ、動的なMLOps駆動システムであるPDxを提案しています。変化する借り手の行動への適応性と、チャンピオン・チャレンジャーフレームワークが重要な貢献です。実証分析は、さまざまなモデルタイプのパフォーマンスと、特に決定木ベースのモデルにおける頻繁な更新の重要性について貴重な洞察を提供します。さまざまなローンタイプでの検証は、システムの拡張性と適応性を示しています。

• •PDxは、適応型信用リスク予測のためのMLOps駆動システムです。
• •継続的なモデル更新のために、チャンピオン・チャレンジャーフレームワークを使用します。
• •決定木ベースのモデルは、パフォーマンスを維持するために頻繁な更新が必要です。
• •PDxはさまざまなローンタイプで検証されており、拡張性と適応性を示しています。