Финансовый анализ с использованием искусственного интеллекта
Финансовый анализ всегда был ключевым для интерпретации рыночных тенденций, прогнозирования экономических результатов и разработки инвестиционных стратегий. В последнее время этот область, традиционно основанная на данных, все больше обращается к искусственному интеллекту (ИИ) и алгоритмическим методам для обработки огромного и сложного объема данных, генерируемых ежедневно. Роль ИИ в финансах значительно возросла, автоматизируя задачи, ранее выполняемые аналитиками, и улучшая точность и эффективность финансового анализа. Интеграция передовых технологий, таких как большие языковые модели (LLMs), позволила проводить более сложные анализы и процессы принятия решений, трансформируя операции финансовых профессионалов.
Преодоление барьеров в финансовом анализе с помощью FinRobot
Однако между финансовым сектором и обществом по искусственному интеллекту все еще существуют значительные преграды. Одной из значительных проблем является закрытый характер финансовых данных и специализированные знания, необходимые для их эффективного анализа. Эти факторы затрудняют значительный вклад общества по искусственному интеллекту в финансовые задачи. Существует явная потребность в финансово-специализированных инструментах ИИ, которые могут демократизировать доступ к передовым аналитическим возможностям и улучшить принятие решений во всем финансовом секторе.
Решения FinRobot
Текущие модели ИИ, используемые в финансах, обычно разработаны для простых, однозначных операций. Традиционные методы финансового анализа включают фундаментальный анализ, который оценивает компании для определения их стоимости, и технический анализ, который изучает рыночные действия для прогнозирования будущих тенденций цен. В то время как ИИ автоматизировал многие задачи, такие как анализ настроений и прогнозирование рынка, его применение в финансах ограничено необходимостью в более сложных моделях, способных обрабатывать многоаспектные анализы. По мере того как финансовые профессионалы все больше обращаются к ИИ, растет спрос на более передовые инструменты.
Архитектура FinRobot
Исследователи из AI4Finance Foundation; Колумбийского университета; Шанхайского центра научных исследований по искусственному интеллекту и глубокому обучению, NYU Shanghai; Бизнес-дивизиона, NYU Shanghai; Шанхайской AI-финансовой школы ECNU представили FinRobot, инновационную платформу открытого исходного кода для поддержки нескольких финансово-специализированных агентов ИИ. Разработанный AI4Finance Foundation в сотрудничестве с учреждениями, такими как Колумбийский университет и NYU Shanghai, FinRobot использует LLM для выполнения передовых финансовых анализов. Эта платформа сокращает разрыв между достижениями в области ИИ и применениями в финансах, способствуя более широкому принятию ИИ в принятии финансовых решений. Предоставляя доступ к этим инструментам через инициативы с открытым исходным кодом, FinRobot стремится повысить возможности финансовых специалистов и демократизировать передовой финансовый анализ.
Архитектура FinRobot
Архитектура FinRobot организована в четыре основные слоя, каждый из которых разработан для решения конкретных финансовых ИИ-процессов и приложений. Эти слои работают вместе для повышения способности платформы выполнять точные и эффективные финансовые анализы.
Слой финансовых ИИ-агентов
Этот слой фокусируется на формулировании цепочки финансовой логики, разбивая сложные финансовые проблемы на логические последовательности. Он включает различные специализированные агенты ИИ, адаптированные для различных финансовых задач, таких как прогнозирование рынка, анализ документов и торговые стратегии. Эти агенты используют передовые алгоритмы и специализированные знания, чтобы предоставлять действенные инсайты.
Слой финансовых LLM-алгоритмов
Этот слой настраивает и использует специально настроенные модели, адаптированные для конкретных областей и глобального рыночного анализа. Он использует FinGPT в сочетании с много источниками LLM, чтобы динамически настраивать соответствующие стратегии применения моделей для конкретных задач. Эта адаптивность критически важна для обработки сложностей глобальных финансовых рынков и многоязычных данных.
Слой LLMOps и DataOps
Этот слой обеспечивает создание точных моделей путем применения методов обучения и настройки и использования соответствующих данных. Он управляет обширными и разнообразными наборами данных, необходимыми для финансового анализа, обеспечивая высокое качество и представительность всех данных, поступающих в ИИ-обрабатывающие конвейеры. Он также поддерживает интеграцию и динамическую замену LLM для поддержания операционной эффективности и адаптивности.
Слой фундаментальных моделей multi-source LLM
Этот фундаментальный слой интегрирует различные LLM, позволяя прямой доступ к ним из вышеперечисленных слоев. Он поддерживает функциональность подключения различных общих и специализированных LLM, обеспечивая, что платформа остается актуальной с точки зрения финансовых технологических достижений. Структура фундаментальных моделей multi-source LLM включает LLM с параметрами от 7 миллиардов до 72 миллиардов, каждый тщательно оценивается по эффективности в конкретных финансовых задачах. Это разнообразие и оценка обеспечивают оптимальный выбор модели на основе метрик производительности, таких как точность и адаптивность, делая FinRobot совместимым с мировыми финансовыми операциями.
Преимущества FinRobot
Платформа решает критические проблемы, такие как прозрачность, адаптация к глобальному рынку и обработка данных в реальном времени. Например, слой финансовых ИИ-агентов улучшает способность к сложному анализу и принятию решений, используя CoT prompting для разбиения финансовых задач на логические шаги. Слой фундаментальных моделей multi-source LLM поддерживает интеграцию многоязычных моделей, улучшая способность FinRobot анализировать и обрабатывать разнообразные финансовые данные. Путем использования разнообразных архитектур LLM, FinRobot обеспечивает точную адаптацию и оптимизацию производительности, что делает его ценным инструментом для профессиональных аналитиков и простых пользователей.
Оценка демонстрационных приложений
Выводы по двум демонстрационным приложениям подчеркивают возможности FinRobot. Первое приложение, Market Forecaster, синтезирует недавние рыночные новости и финансовые данные, чтобы предоставить инсайты в последние достижения компании и потенциальные проблемы. Например, система оценила динамику акций компании Nvidia, отметив стабильный рост и оптимизм генерального директора по поводу ИИ, что увеличило уверенность инвесторов. Второе приложение, Document Analysis & Generation, использует агентов ИИ для анализа финансовых документов, таких как годовые отчеты, и генерации подробных и содержательных отчетов. Эти приложения демонстрируют способность FinRobot предоставлять всеобъемлющие и действенные финансовые инсайты.
Заключение
FinRobot повышает доступность, эффективность и прозрачность операций в финансах через интеграцию многоисточниковых LLM в платформу с открытым исходным кодом. Эта инновационная платформа решает сложности глобальных рынков с помощью многоуровневой архитектуры, поддерживающей обработку данных в реальном времени и интеграцию различных моделей. FinRobot ускоряет инновации в финансовом обществе ИИ и устанавливает новые стандарты для анализа финансов на основе ИИ. FinRobot обещает существенно улучшить стратегическое принятие решений во всем финансовом секторе путем поощрения сотрудничества и непрерывных улучшений, делая передовые финансовые инструменты доступными для широкой аудитории.
Подробнее о статье и GitHub. Вся заслуга за этот проект принадлежит исследователям. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, группе в Discord и LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 42k+ ML SubReddit.
