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