Искусственный интеллект в управлении капиталом: на пути к надежному помощнику

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование оценивает возможности больших языковых моделей в автоматизации финансовых задач и выявляет ключевые факторы, определяющие их эффективность.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Архитектура TAC представляет собой целостную систему, предназначенную для управления агентами, где структура определяет взаимодействие компонентов и обеспечивает основу для разработки интеллектуального поведения.

Разработана методика оценки надежности и производительности ИИ-агентов в реалистичных финансовых рабочих процессах, демонстрирующая, что ограничения в автономии повышают стабильность и точность выполнения задач.

Несмотря на широкое распространение цифровых инструментов, рутинные финансовые процессы остаются подвержены ошибкам и задержкам. В работе ‘Benchmarking LLM Agents for Wealth-Management Workflows’ предложен комплексный подход к оценке возможностей больших языковых моделей (LLM) в автоматизации задач финансового ассистента. Исследование показало, что ключевым ограничением для LLM-агентов является не вычислительная сложность, а надежность выполнения комплексных рабочих процессов, при этом повышение уровня автономности агента существенно влияет на результат. Возможно ли создать действительно надежные и эффективные LLM-агенты для финансовой индустрии, и какие факторы необходимо учитывать при их разработке и оценке?

Определение Вызова: Автоматизированный Финансовый Ассистент

Автоматизированная финансовая помощь предполагает создание интеллектуальных агентов, способных к выполнению сложных задач, выходящих за рамки простого поиска информации. В отличие от систем, ограничивающихся предоставлением данных по запросу, современные финансовые помощники должны уметь анализировать финансовые ситуации, предлагать персонализированные решения, планировать бюджеты и даже совершать финансовые операции от имени пользователя. Такой подход требует от агентов не только доступа к обширной базе знаний, но и способности к логическому мышлению, прогнозированию и адаптации к изменяющимся обстоятельствам. Эффективность подобных систем оценивается не количеством найденных ответов, а качеством принятых решений и достигнутыми финансовыми результатами для клиента.

Оценка эффективности систем финансовой помощи требует всестороннего тестирования в разнообразных, приближенных к реальным потребностям клиентов, сценариях. Предыдущие контрольные тесты демонстрировали проходимость лишь около 15% агентов, что указывало на существенные ограничения существующих моделей. Разработанная же система оценки позволила достичь показателя успешного прохождения контрольных точек в 49%, что свидетельствует о значительном прогрессе в способности автоматизированных финансовых помощников эффективно решать сложные задачи и предоставлять клиентам надежную поддержку в различных финансовых ситуациях. Такой прирост производительности открывает новые возможности для внедрения подобных систем в практику и повышения доступности финансовых услуг.

Сравнение распределения затрат в исходных и новых задачах (по 12 задач в каждой) показывает различия в экономической эффективности.

Фундамент Системы: Данные и Интеграция

TAC Framework представляет собой базовую архитектуру, предназначенную для разработки агентов и отслеживания их производительности. Данная структура включает в себя модули для инициализации агентов, управления их состоянием, обработки входящих запросов и генерации отчетов о результатах. Ключевыми компонентами являются: модуль управления памятью агента, модуль принятия решений на основе заданных алгоритмов и модуль логирования действий для последующего анализа. Архитектура спроектирована с учетом масштабируемости и возможности интеграции с другими системами, что позволяет адаптировать ее к различным задачам и объемам данных. Отслеживание производительности агентов осуществляется посредством сбора метрик, таких как время выполнения задач, точность ответов и потребление ресурсов, что обеспечивает возможность оптимизации и улучшения работы системы в целом.

Для обеспечения реалистичности задач и повышения эффективности агентов используется модуль ‘Finance Data Generation’. Данный модуль генерирует синтетические финансовые данные, включающие в себя показатели доходов, расходов, кредитную историю и другие релевантные параметры. Генерируемые данные калибруются для соответствия различным финансовым профилям и сценариям, что позволяет агентам тренироваться в обработке разнообразных клиентских ситуаций, максимально приближенных к реальным. Алгоритмы генерации данных учитывают статистические закономерности и корреляции, характерные для финансовых рынков, обеспечивая правдоподобность и достоверность информации.

Интеграция с EspoCRM обеспечивает бесперебойный поток данных, позволяя агенту получать доступ к информации о клиентах и назначаемым задачам напрямую из системы CRM. Это достигается посредством API-соединения, которое позволяет агенту автоматически извлекать данные о клиенте, такие как контактная информация, история взаимодействий и текущие потребности, а также получать детализированные задания, включая сроки выполнения и приоритеты. Данный механизм исключает необходимость ручного ввода данных и снижает вероятность ошибок, повышая эффективность и точность работы агента. Вся информация о выполненных задачах и взаимодействиях с клиентами автоматически синхронизируется обратно в EspoCRM, обеспечивая актуальность данных и полную прозрачность процессов.

Эксперимент показал, что модель успешно проходит примерно одинаковый процент контрольных точек как по исходным задачам TAC, так и по новым, требующим большей автономии.

Стратегии Постановки Задач и Оценка

Для оценки производительности агентов используются три ключевые финансовые задачи: «Снимок чистой стоимости активов» (Net Worth Snapshot Task), «Категоризация расходов» (Expense Categorization Task) и «Распределение активов в портфеле» (Portfolio Asset Allocation Task). Задача «Снимок чистой стоимости активов» предполагает расчет общего финансового состояния на основе предоставленных данных об активах и пассивах. «Категоризация расходов» требует от агента классифицировать транзакции по соответствующим категориям, таким как жилье, транспорт или питание. Наконец, «Распределение активов в портфеле» заключается в оптимальном распределении инвестиций между различными классами активов для достижения заданных финансовых целей.

В процессе тестирования агентов используются две стратегии запросов: запросы с низкой автономией (Low Autonomy Prompting), предоставляющие направляющие инструкции, и запросы с высокой автономией (High Autonomy Prompting), предназначенные для оценки независимого мышления. Результаты показали, что использование запросов с низкой автономией привело к значительному повышению точности выполнения аналитических задач. Данный подход, вероятно, обусловлен более четкой структурой задания и снижением вероятности интерпретационных ошибок со стороны агента при обработке запроса.

Для обеспечения целостности доступа к данным при интеграции с EspoCRM реализован защищенный протокол аутентификации. Данный протокол включает в себя многофакторную аутентификацию и шифрование данных при передаче, что предотвращает несанкционированный доступ и гарантирует конфиденциальность информации о клиентах. Протокол также предусматривает строгий контроль разрешений на доступ к данным, определяя, какие пользователи или агенты имеют право на просмотр, изменение или удаление определенных данных в системе EspoCRM. Регулярный аудит протокола аутентификации и обновление мер безопасности являются неотъемлемой частью обеспечения надежной защиты данных.

Эксперимент показал, что стоимость выполнения задач различается в зависимости от уровня автономности системы.

Строгая Оценка и Измерение Эффективности

Метод “Контрольных точек” представляет собой подход к оценке, при котором сложные задачи декомпозируются на ряд более простых, верифицируемых этапов. Такой подход позволяет не просто определить, успешно ли выполнена задача в целом, но и точно установить, на каком именно этапе возникли трудности или ошибки. Это особенно важно при анализе работы больших языковых моделей, где выявление проблемных участков процесса позволяет оптимизировать промпты и повысить общую надежность системы. Вместо оценки конечного результата, данный метод фокусируется на промежуточных шагах, обеспечивая более детальное и объективное понимание эффективности различных стратегий и алгоритмов, что, в конечном итоге, способствует более точному и всестороннему анализу.

Для обеспечения объективной оценки качества работы больших языковых моделей применяются чётко определённые метрики оценки. Исследования показали, что ключевыми точками отказа в процессе выполнения задач часто становятся этапы доступа к информации и её доставки. Количественная оценка производительности, основанная на этих метриках, позволяет сравнивать эффективность различных стратегий промптинга и выявлять влияние сложности задачи на конечный результат. Такой подход позволяет не только оптимизировать работу моделей, но и точно определить слабые места в процессе, что необходимо для дальнейшего совершенствования систем обработки естественного языка и повышения надёжности предоставляемых данных.

Четко определенная схема данных является основой надежности оценки результатов. Исследование показало, что использование запросов с низкой степенью автономии, когда модель получает более конкретные инструкции и меньше свободы действий, зачастую приводит к снижению затрат на API. Однако, этот подход может сопровождаться ухудшением точности выполнения задачи, что демонстрирует компромисс между экономией и качеством результата. Наличие единого, строгого формата данных обеспечивает согласованность и валидность информации, что критически важно для объективного сравнения различных стратегий промптинга и оценки их эффективности в зависимости от сложности поставленной задачи.

В эксперименте 2 задачи с высокой степенью автономии показали более высокий процент успешно пройденных контрольных точек по сравнению с задачами с низкой степенью автономии.

Исследование подчеркивает важность проектирования надежных рабочих процессов для агентов на основе больших языковых моделей. В контексте финансовых задач, где надежность критически важна, акцент делается на ограничениях, связанных с автономией агентов. Как заметил Пол Эрдёш: «Математика — это искусство открывать закономерности, скрытые в хаосе». Подобно этому, данная работа выявляет закономерности в производительности агентов, показывая, что ограничение автономии и акцент на надежности рабочих процессов — это ключ к созданию эффективных и предсказуемых систем в финансовой сфере. Структура, определяющая поведение агента, играет здесь решающую роль.

Куда Дальше?

Представленная работа выявила любопытный парадокс: ограничения в производительности агентов, основанных на больших языковых моделях, коренятся не столько в вычислительных возможностях, сколько в надежности организации рабочего процесса. Это напоминает о старой истине: сложность — враг масштабируемости. Попытки усовершенствовать отдельные компоненты, игнорируя целостность системы, обречены на провал. Оптимизируем не то, что нужно, а то, что проще.

Ограниченная автономия, как показало исследование, повышает эффективность. Но это не решение, а лишь смягчение симптомов. Истинная задача — создание архитектур, способных к самоорганизации и адаптации. Зависимости — настоящая цена свободы, и в данном контексте — цена, которую, кажется, мы готовы платить слишком охотно. Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается, и большинство текущих решений, увы, выдают свою хрупкость.

Будущие исследования должны сместить фокус с голых вычислительных мощностей на принципы проектирования устойчивых и предсказуемых систем. Необходимо разрабатывать инструменты для формальной верификации и тестирования, позволяющие оценить не только функциональность, но и надежность и безопасность агентов. Простота масштабируется, изощрённость — нет, и это следует помнить, прежде чем строить очередную сложную конструкцию.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.02230.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-03 19:28