通过可视化分析检视银行信用评级流程
机器学习
2021-08-09 v1 人机交互
摘要
银行信用评级基于公开披露与内部信息将银行划分为不同等级，是金融风险管理中的重要输入。然而，领域专家对探索和比较不同银行信用评级方案仅有模糊认识。主观分析与定量分析间的松散关联，以及难以确定合适指标权重，模糊了对银行信用评级的理解。此外，现有模型未考虑银行类型，仅对所有银行套用统一的指标权重集。我们提出 RatingVis 以协助专家探索并比较不同银行信用评级方案。它通过引入领域知识支持交互式推断各银行的指标权重，并在分析回路中考虑银行类型。我们利用真实世界银行数据开展案例研究以验证 RatingVis 的有效性。专家反馈表明，我们的方法有助于他们更好地理解不同评级方案。
引用
@article{arxiv.2108.03011,
title = {Inspecting the Process of Bank Credit Rating via Visual Analytics},
author = {Qiangqiang Liu and Quan Li and Zhihua Zhu and Tangzhi Ye and Xiaojuan Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.03011},
year = {2021}
}
备注
IEEE VIS 2021 Short Paper