Die Rolle von Sprachmodellen in der Kreditrisikobewertung

Jüngste Fortschritte bei grossen Sprachmodellen (LLMs) wie OpenAI's GPT haben verändert, wie wir Aufgaben im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (KI) angehen. Diese Modelle werden mit riesigen Datenmengen aus dem Internet trainiert, was ihnen ermöglicht, korrekte und hochwertige Antworten zu generieren. LLMs haben beeindruckende Leistungen in verschiedenen Bereichen gezeigt, darunter Gesundheitsdiagnosen, Jobsuche und Risikoabschätzungen. Da diese Systeme mehr in den Fokus rücken, wird die Frage ihrer Vertrauenswürdigkeit entscheidend. Das ist besonders wichtig, weil die Daten, die zum Trainieren dieser Modelle verwendet werden, bereits bestehende Vorurteile in der Gesellschaft widerspiegeln und sogar verstärken können, was zu unfairen Ergebnissen führen kann.

#Prompt Engineering

Eine wichtige Technik, um diese Modelle effektiv zu nutzen, nennt man Prompt Engineering. Dabei geht es darum, spezifische Aufforderungen zu gestalten, die das Verhalten des Modells steuern, ohne dass eine umfangreiche Schulung nötig ist. Durch die sorgfältige Erstellung dieser Aufforderungen können wir beeinflussen, wie das Modell Informationen verarbeitet und Entscheidungen trifft. Obwohl diese Diskussion hauptsächlich auf ChatGPT fokussiert ist, können die gewonnenen Erkenntnisse auch auf andere LLMs angewendet werden.

#Ergebnisse unserer Forschung

Unsere Forschung konzentriert sich darauf, wie LLMs in der Kreditrisikoabschätzung angewendet werden können, was normalerweise bedeutet, dass Antragsteller als entweder niedrig oder hoch riskant klassifiziert werden. Wir haben herausgefunden, dass LLMs, wenn sie mit gut gestalteten Aufforderungen gelenkt werden und durch Fachwissen unterstützt werden, ähnlich wie traditionelle Maschinenlernmodelle abschneiden können. Bemerkenswert ist, dass LLMs dafür viel weniger Daten benötigten. Zum Beispiel verwendeten sie nur 20 Datenpunkte, während traditionelle Modelle 800 benötigten.

Eine der Stärken von LLMs ist ihre Fähigkeit, falsche Positivmeldungen zu reduzieren. Falsche Positive treten auf, wenn ein Modell einen niedrig riskanten Antragsteller fälschlicherweise als hoch riskant einstuft. In Kreditbewertungen kann das erheblichen Schaden verursachen, daher ist es wichtig, diesen Fehler zu minimieren. LLMs tendieren auch dazu, fairer in ihren Bewertungen zu sein, was ein weiterer wichtiger Aspekt bei der Entscheidung ist, wer Kredit erhält.

#Vielversprechende Ergebnisse

Obwohl unsere Ergebnisse nicht zeigten, dass LLMs traditionelle Modelle in der Kreditrisikoabschätzung übertrafen, hoben sie das Potenzial von LLMs in ähnlichen Aufgaben hervor. Wir glauben, dass eine solide Grundlage für zukünftige Arbeiten besteht, die darauf abzielen, herauszufinden, wie LLMs weiter in verschiedenen Maschinenlern-Anwendungen genutzt werden können.

#Die Rolle der Fairness

Fairness in KI-Systemen ist wichtig, insbesondere bei Entscheidungen, die das Leben von Menschen betreffen. Unsere Forschung hat speziell die Fairness untersucht, indem wir bewertet haben, wie verschiedene Aufforderungen die Behandlung von Antragstellern basierend auf Geschlecht beeinflussen. Wir haben uns angeschaut, wie verschiedene Aufforderungen die Ergebnisse des Modells beeinflussten und ob sie signifikante Unterschiede in der Behandlung hervorbrachten. Einige Aufforderungen führten zu fairen Ergebnissen, während andere zu unfairen Praktiken führten.

#Bewertung von Bias

Anders als traditionelle Maschinenlernmodelle, die auf aggregierten Daten basieren, konzentrierten wir uns darauf, Bias durch statistische Tests zu untersuchen. Durch den Vergleich der Behandlung verschiedener Gruppen gewannen wir Einblicke in die Fairness oder Unfairness der Ergebnisse. Unsere Ergebnisse zeigten, dass während einige Aufforderungen fair waren, andere dennoch signifikante Diskriminierung basierend auf Geschlecht aufwiesen.

#Nutzung von Fachwissen

Ein entscheidender Aspekt unserer Forschung war die Integration von Fachwissen – Informationen von Experten auf dem Gebiet – in die LLMs. Durch die Nutzung von Erkenntnissen aus Banken und Finanzexperten wollten wir die Genauigkeit der Aufgaben zur Kreditrisikoabschätzung verbessern. Die Integration von Fachwissen ermöglicht es dem Modell, die wichtigsten Faktoren effektiv zu berücksichtigen. Wir identifizierten wichtige Merkmale zur Bewertung des Kreditrisikos, wie den Kontostatus, die Kreditgeschichte und den Kreditbetrag, um die Leistungsfähigkeit des Modells zu steigern.

#Effektive Aufforderungen erstellen

Um LLMs effektiv zu nutzen, haben wir eine Methode zur Erstellung von Aufforderungen entwickelt. Unser Ansatz umfasst mehrere Schritte. Zuerst geben wir dem Modell eine klare Aufgabenstellung. Dann präsentieren wir Beispiele ähnlicher Aufgaben, um das Modell zu leiten. Als nächstes beschreiben wir die spezifischen Merkmale, die für die Aufgabe relevant sind. Wir integrieren auch Fachwissen, um das Verständnis des Modells zu verbessern. Schliesslich formulieren wir eine klare Frage oder ein Problem, das das Modell angehen soll.

Durch die Strukturierung der Aufforderungen auf diese Weise können wir sicherstellen, dass das Modell den notwendigen Kontext hat, um genaue und relevante Antworten zu geben. Die sorgfältige Konstruktion der Aufforderungen spielt eine entscheidende Rolle für die Effektivität des Modells.

#Experimenteller Aufbau

Unsere Studie umfasste eine binäre Klassifikationsaufgabe im Kontext der Kreditbewertung. Wir verwendeten den deutschen Kreditdatensatz, der Informationen über Personen und deren Kreditwürdigkeit enthält. Dieser Datensatz ist besonders geeignet, da er Geschlecht als sensibles Merkmal zur Bewertung der Fairness verwendet.

#Modellauswahl

Wir testeten mehrere Maschinenlernmodelle, die jeweils unterschiedliche Einstellungen verwendeten. Wir untersuchten verschiedene Hyperparameter, um die Leistung jedes Modells zu optimieren. Dieser Abstimmungsprozess ermöglichte es uns, die Modelle sorgfältig anzupassen und sicherzustellen, dass sie die beste Leistung erbrachten. Während des Tests verwendeten wir Techniken zur Kreuzvalidierung, um unsere Ergebnisse zu validieren.

#Leistungsvergleich

Wir verglichen die Ergebnisse verschiedener Modelle, die mit Fachwissen ausgestattet waren, mit denen, die keins hatten. In unserer Analyse betrachteten wir verschiedene Leistungsmetriken, einschliesslich Präzision, Recall und F1-Score. Diese Metriken geben uns Einblicke in die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Modelle.

Unsere Forschung zeigte, dass LLMs zwar nicht überlegene Leistungen gegenüber traditionellen Modellen in den Gesamtleistungsmetriken zeigten, sie jedoch nützliche Ergebnisse lieferten, obwohl sie erheblich weniger Daten verwendeten. Diese Effizienz hebt das Potenzial von LLMs für zukünftige Anwendungen hervor, insbesondere in Kontexten, in denen Daten möglicherweise begrenzt oder schwerer zu beschaffen sind.

#Fairness-Analyse

Wir führten eine detaillierte Analyse der Fairness durch, indem wir die Ergebnisse verglichen, die von LLMs und traditionellen Modellen erzielt wurden. Unsere Ergebnisse zeigten, dass bestimmte Aufforderungen zu gerechteren Ergebnissen führten, insbesondere in Bezug auf Geschlechterunterschiede. Einige Aufforderungen wiesen eine signifikante Fairness auf, während andere erheblichen Bias zeigten.

In unseren Vergleichen fiel uns auf, dass selbst wenn LLMs in Bezug auf die Genauigkeit wettbewerbsfähige Ergebnisse erzielten, sie manchmal eine ausgewogenere Bewertung hinsichtlich der Geschlechterfairness boten. Das deutet darauf hin, dass das Design der Aufforderungen erheblichen Einfluss darauf haben kann, wie fair diese Modelle verschiedene demografische Gruppen behandeln.

#Fazit

Zusammenfassend zeigt unsere Forschung die Nützlichkeit von grossen Sprachmodellen wie OpenAI's ChatGPT für Maschinenlernaufgaben, insbesondere in der Kreditrisikoabschätzung. Durch die Nutzung von Prompt Engineering und die Integration von Fachwissen ist es möglich, die Leistung und Fairness dieser Modelle zu verbessern. Während traditionelle Maschinenlernmethoden weiterhin effektiv sind, stellen LLMs eine vielversprechende Alternative dar, insbesondere wenn Daten begrenzt sind.

In Zukunft gibt es Möglichkeiten, das Aufforderungsdesign weiter zu verfeinern und zusätzliche Methoden zur Integration von Erklärbarkeit in diese Modelle zu erkunden. Während wir weiterhin untersuchen, wie wir Vorurteile mindern und die Fairness in der KI verbessern können, legt das aus dieser Forschung gewonnene Wissen eine Grundlage für zukünftige Erkundungen und Verbesserungen auf diesem Gebiet.