解锁消费者贷款评估的神经机制:基于fNIRS和ML的消费者神经科学研究
Tuna Çakar1, Semen Son-Turan2, Yener Girişken3
1Department of Computer Engineering, MEF University, Istanbul, Türkiye.
Frontiers in human neuroscience
|February 20, 2024
概括
神经科学和机器学习揭示了像前额叶皮层 (PFC) 这样的大脑区域参与消费信贷决策. 特定的PFC区域,包括背侧和轨道前皮层,与财务选择和偏好相关.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 机器学习 机器学习
- 金融 金融 金融 金融 金融
- 神经金融是一种神经金融.
背景情况:
- 消费信贷决策涉及复杂的认知和情感过程.
- 了解金融选择的神经基础对于金融服务和行为经济学至关重要.
研究的目的:
- 探索消费信贷决策中的神经认知机制.
- 将神经科学技术与机器学习相结合,用于金融行为的预测建模.
主要方法:
- 使用功能近红外光谱 (fNIRS) 来测量信用评估期间的血液动力学反应.
- 应用先进的机器学习算法 (极端梯度增强,CatBoost,额外树分类器,光梯度增强机器) 来预测基于前额叶皮层 (PFC) 激活的信贷决策.
主要成果:
- 确定了与信贷行为相关的特定PFC区域:用于战略决策的背侧PFC (dlPFC),用于情绪评估的轨道前皮层 (OFC),以及用于奖励处理的腹中PFC (vmPFC).
- 右背中PFC (dmPFC) 和右vmPFC与积极的信贷偏好有显著的相关性.
- 机器学习模型成功地根据PFC激活模式预测了信用决策.
结论:
- 这项跨学科研究将神经科学,机器学习和金融联系在一起,为财务决策的神经基础提供了新的见解.
- 开发的预测模型显示了在神经金融中增强金融服务和理解人类金融行为的潜力.
- 突出结合神经成像和机器学习的力量,以解开复杂的人类行为.
