Causal Inference for Banking Finance and Insurance A Survey
银行、金融与保险中的因果推断综述AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要主线是因果推断方法及其应用综述，金融风险仅作为领域举例，缺少尾部或系统性风险方法的直接依据。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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银行、金融与保险中的因果推断综述
- 研究问题
- 因果推断在银行、金融和保险领域已有怎样的应用，其主要方法、概念和研究空白如何按业务与研究领域进行梳理？
- 方法与思路
- 作者综述一九九二至二〇二三年的三十七篇论文，按银行、金融子领域和保险分类，并讨论贝叶斯因果网络、Granger 因果及反事实概念。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称综述整理了相关应用及未来研究方向，并认为银行和保险中的应用仍处于起步阶段；这一判断是作者的文献综述结论。
- 阅读关注点
- 应核对检索与纳入标准、领域分类的边界，以及对 Granger 因果、因果网络和反事实识别的区分，避免把不同因果概念视为等价。
- 阅读边界
- 所据为 arXiv 预印本，不能确认同行评审或期刊接收；摘要未说明文献选择是否系统，也不足以验证覆盖完整性或具体方法的有效性。
原文摘要
Causal Inference plays an significant role in explaining the decisions taken by statistical models and artificial intelligence models. Of late, this field started attracting the attention of researchers and practitioners alike. This paper presents a comprehensive survey of 37 papers published during 1992-2023 and concerning the application of causal inference to banking, finance, and insurance. The papers are categorized according to the following families of domains: (i) Banking, (ii) Finance and its subdomains such as corporate finance, governance finance including financial risk and financial policy, financial economics, and Behavioral finance, and (iii) Insurance. Further, the paper covers the primary ingredients of causal inference namely, statistical methods such as Bayesian Causal Network, Granger Causality and jargon used thereof such as counterfactuals. The review also recommends some important directions for future research. In conclusion, we observed that the application of causal inference in the banking and insurance sectors is still in its infancy, and thus more research is possible to turn it into a viable method.