CADENCE：面向小微企业现金流承保的下一笔交易分布预测
原文标题：CADENCE: Distributional Next-Transaction Forecasting for Business Cash-Flow Underwriting
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论文提出 CADENCE，一个紧凑的因果 Transformer，把每笔交易视为 token，预测每类现金流下一笔支付的金额与完整的非参数时间分布。相比生产环境的 FFT 基线，一日时间准确率提升 93.3%，下一事件 F1 提升 6.7%；在端到端信贷评估中 KS 提升 4.8%，固定损失率下通过率提升 18.2%。
- 问题
- 小微企业现金流多为模糊转账、周期短，频域方法难以识别其重复支付规律，影响信贷承保。
- 方法
- 紧凑因果 Transformer 把每笔交易当 token，预测每类现金流下一笔金额与完整非参数时间分布，并借助外部标注器和冻结文本编码器注入对手方语义。
- 结果
- 对比生产 FFT 基线，一日时间准确率提升 93.3%，下一事件 F1 提升 6.7%；端到端信贷评估 KS 提升 4.8%，固定损失率下通过率提升 18.2%。
- 影响
- 输出可直接接入现有承保模型的校准分布，对金融风控产品是可落地的收益提升。
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