023-18

第23回研究会

グラフエンベディングを活用した潜在取引関係予測†

著者†

藤塚理史(日本総合研究所), 工藤剛(三井住友銀行)

概要†

金融機関は多くの企業間取引関係データを保有しており，そのデータの活用は今後大きく期待されている．一方で，取引関係データは自社をメインバンクとする顧客以外の取引関係の把握が困難なため，データ自体は部分的なものであり，その活用の仕方も大きく限定されてしまうことが大きな課題である．このような状況下で，現状保有している取引関係データだけから，観測出来ていないが実際には存在する取引関係（潜在取引関係）を予測することが出来れば，活用の幅を大きく広げることが可能となる．本研究では，グラフエンベディングがこのような課題の解決につながる可能性があることを示す．

キーワード†

取引関係データ, 機械学習, グラフ分析

論文†

(10月9日以降に公表いたします)