ML-Based-Financial-Risk：機械学習による個人金融リスク分析とカスタマイズ信用評価システム

AI/ML
ML-Based-Financial-Risk：機械学習による個人金融リスク分析とカスタマイズ信用評価システム

ML-Based-Financial-Risk：機械学習による個人金融リスク分析とカスタマイズ信用評価システム

本リポジトリは、個人の信用スコア、財務状況、人口統計データを基に機械学習を活用して金融リスクを予測し、個別に最適化された信用評価システムを構築するプロジェクトです。既存の信用評価モデルの課題を克服し、顧客と金融機関双方に実践的な洞察を提供することを目的としています。さらに、Streamlitを用いたウェブアプリケーションも実装されており、ユーザーが手軽にリスク予測を体験可能です。

https://github.com/chaechae618/ML-Based-Financial-Risk

概要

本リポジトリ「ML-Based-Financial-Risk」は、信用スコアや財務情報、人口統計データを活用し、機械学習技術で個人の金融リスクを高度に予測することを目指したプロジェクトです。従来の信用評価手法には限界がある中で、より正確かつパーソナライズした信用評価モデルの開発に取り組んでいます。これにより、金融機関はリスク管理を強化し、顧客は自身に最適な信用戦略を立てられるようになります。また、Streamlitによるウェブアプリを提供し、非技術ユーザーでも容易にリスク予測の結果を確認可能な環境を実現しています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • 個人の信用スコア、財務状況、人口統計情報を統合し総合的に金融リスクを予測
  • 機械学習モデルを用いたリスク分類とスコアリング機能を実装
  • Streamlitベースのウェブアプリで予測結果を手軽に可視化・操作可能
  • クラスタリング分析により顧客セグメントごとの信用傾向を把握

技術的なポイント

本プロジェクトの技術的な核は、機械学習を駆使した個人金融リスクの予測モデルにあります。信用スコアや収入、負債、支出などの財務変数に加えて、年齢・職業・居住地域といった人口統計情報を統合的に扱い、より精度の高いリスク判定を実現しました。具体的には、複数のアルゴリズムを比較検討し、分類問題として信用リスクの有無を判定するモデルを構築。さらに、クレジットスコアのクラスタリングを行い、顧客層の特徴抽出や異常パターンの発見に活用しています。

これらのモデルはJupyter Notebook上で段階的に開発・検証されており、特徴量エンジニアリングや欠損値処理、モデルの性能評価（精度、F1スコアなど）を通じて最適化されています。特に、特徴量の選択には統計的手法とドメイン知識の両面を取り入れ、モデルの解釈性も重視しました。

また、ユーザーインターフェース面ではStreamlitを採用し、非専門家でも簡単に信用リスクを予測・確認できるウェブアプリを開発。これにより、金融商品開発や顧客対応の現場で実用的に利用可能な環境を提供しています。データの前処理から予測、結果の可視化までを一貫して実装している点も特徴的です。

このように、本プロジェクトは機械学習モデルとWeb技術の融合により、従来よりも精緻でパーソナルな金融リスク分析を実現。金融機関のリスク管理強化や顧客の信用戦略構築に貢献する実践的なソリューションとなっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: プロジェクト概要および利用方法の説明
  • Risk Classification Final.ipynb: 金融リスク分類モデルの実装と検証
  • Risk Score.ipynb: リスクスコアの算出プロセスと分析
  • credit_score_clustering_ (5).ipynb: クレジットスコアを用いたクラスタリング分析

まとめ

機械学習で個人金融リスクを精度高く予測し、実用的な信用評価を可能にする優れたリポジトリ。

リポジトリ情報：