Explainable AI for Comprehensive Risk Assessment for Financial Reports: A Lightweight Hierarchical Transformer Network Approach
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摘要
本论文提出了TinyXRA，一种轻量级且可解释的基于Transformer的财务风险评估模型，区别于传统仅用波动率的方法，综合使用偏度、峰度和Sortino比率实现更细致的风险刻画。TinyXRA采用TinyBERT编码器，有效处理冗长文本，通过层次注意力机制和基于注意力的词云实现透明解释。模型在2013-2024年数据上验证了优越的排序预测性能，且通过消融实验和解释性实验证明了方法的有效性和可信度，为金融风险自动分析和监管透明度提供了新工具[page::0][page::3][page::4][page::9][page::28][page::42]。
