Jul, 2023

银行金融和保险的因果推断综述

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TL;DR对于 37 篇关于因果推断在银行、金融和保险领域应用的论文进行综述，根据论文分类与次级领域如公司金融、治理金融、金融风险和金融政策、金融经济学和行为金融一起，覆盖了贝叶斯因果网络、格兰杰因果关系等统计方法及相关术语。研究指出因果推断在银行和保险行业的应用仍处于早期阶段，有很大的研究潜力。
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发现论文，激发创造
  • 因果推断在银行和保险分析型客户关系管理中的应用

    本研究运用因果推断的原理解决分析顾客关系管理问题（ACRM）的可解释性，并提出改变 ACRM 数据集功能的干预解决方案，进而获得一组反事实证明的质量良好的数据。

    Aug, 2022

  • 基于因果推断的个人信用风险评估方法研究

    本文介绍了一种基于范畴论的新的因果关系定义，并在此框架下论证了指标综合因果推断的可行性，同时还探讨了因果图模型和干预替代标准在个人信用风险管理中的应用方法。

    Mar, 2024

  • 因果推断综述

    本文综述了在潜在结果框架下，针对观察数据的因果推断方法。这些方法分为两类，包括传统的统计学方法和最新的机器学习方法，还介绍了这些方法在广告、推荐、医学等领域的应用以及常用的基准数据集和开源代码。

    Feb, 2020

  • 计量经济学中的因果推断和数据融合

    本文讨论了人工智能（AI）文献中关于因果推断的近期进展，其具有可自动化的算法标准、中等平衡的优势等特点，有望对计量方法做出贡献。

    Dec, 2019

  • 软件工程中的统计因果推断应用

    本文回顾了软件工程中应用统计因果推断方法的现有工作。回顾了 2010 年至 2022 年间发表的 32 篇论文。结果表明，统计因果推断方法的应用相对较新，相应的研究社区仍相对分散。

    Nov, 2022

  • 一切皆有因：在法律文本分析中利用因果推断

    本论文提出了一种新颖的基于图的因果推理（GCI）框架，可以从事实描述中构建因果图，以帮助法律从业人员做出适当的决策，并且该框架中的因果知识可以有效地注入强大的神经网络以获得更好的性能和可解释性。

    Apr, 2021

  • 从下而上的因果关系：一项综述

    因果关系是各个领域研究事件、现象和结果之间关系的基本方法之一，本文调查了因果关系在过去五十年的发展，揭示了它与其他方法的差异以及使用它的前提条件，同时阐明了因果关系与人工智能、生成式人工智能、机器学习、深度学习、强化学习和模糊逻辑等新方法的相互作用及其对各个领域的影响和贡献，以及其模型的可信度和可解释性，并提出了几种评估因果关系模型的方法，并讨论了未来的发展方向。

    Mar, 2024

  • 因果发现综述：理论与实践

    本文介绍因果推断、因果发现、因果图、算法和真实世界应用，并探讨最近一致性观点对现有算法的概述、有用的工具和数据，以及为什么和如何可以成功利用这些方法。

    May, 2023

  • 应用 ML 和 AI 推动的因果推断

    机器学习与因果推断的新兴融合方法介绍，涵盖经典结构方程模型、其现代人工智能等价物有向无环图和结构性因果模型的思想，并使用现代预测工具来进行这些模型的推断。

    Mar, 2024

  • 从依赖到因果

    机器学习在预测方面已经取得了很大进展，但缺乏通用人工智能，研究表明因果推断是实现机器推理和机器智能的一种重要方法，本文通过统计数据学习框架、分布分类任务和卷积神经网络特征等方面的研究，提出了一种可扩展、具有强大理论保证且在多个实际基准测试中取得最新成果的新因果推断算法。

    Jul, 2016