Умные транзакции: как нейросети учатся понимать бизнес-данные

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет значительно улучшить анализ финансовых операций, используя возможности современных языковых моделей для извлечения смысла из категорийных данных.

🐢

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

Бесплатный Телеграм канал

Предлагаемый метод обеспечивает общий обзор подхода к решению поставленной задачи, позволяя комплексно оценить и структурировать процесс.

В статье представлен фреймворк для повышения эффективности фундаментальных моделей в анализе транзакций за счет интеграции векторных представлений предложений, сгенерированных большими языковыми моделями, для повышения точности и сохранения производительности.

Несмотря на растущую популярность моделей-основ для анализа транзакций, традиционные подходы часто теряют ценную семантическую информацию, преобразуя текстовые данные о продавцах в дискретные токены. В статье ‘Enhancing Foundation Models in Transaction Understanding with LLM-based Sentence Embeddings’ предложен гибридный фреймворк, использующий эмбеддинги, сгенерированные большими языковыми моделями (LLM), для улучшения семантического представления категориальных данных о продавцах. Предложенный подход позволяет повысить производительность моделей, сохраняя при этом их эффективность для использования в реальном времени. Возможно ли дальнейшее расширение возможностей LLM для более глубокого понимания паттернов поведения потребителей и продавцов в финансовых транзакциях?

За гранью индексов: Понимание сути транзакций

Традиционные методы представления категориальных данных о транзакциях, такие как коды видов деятельности торговцев (Merchant Category Codes), зачастую сводятся к индексным представлениям, что приводит к потере семантической насыщенности. Вместо полноценного описания сути операции, эти коды оперируют лишь числовыми идентификаторами, упуская важные нюансы и контекст. Например, транзакции в категориях «Одежда» и «Обувь» рассматриваются как отдельные, хотя и связаны общей потребительской потребностью. Подобное упрощение не позволяет в полной мере учитывать взаимосвязи между различными типами транзакций, снижая точность аналитических моделей и ограничивая возможности прогнозирования в финансовой сфере. В результате, важная информация о потребительском поведении и экономической активности оказывается утерянной при переходе от исходных данных к их числовому представлению.

Потеря семантического содержания в представлении данных о транзакциях, возникающая при использовании традиционных индексных методов, существенно ограничивает возможности точного анализа и прогнозирования в сфере финансов. Индексные коды, такие как коды категорий продавцов, упрощают сложную информацию, отбрасывая нюансы, которые могут сигнализировать о мошеннических операциях, изменениях в потребительском поведении или даже о надвигающихся экономических тенденциях. В результате, модели, основанные на таких упрощенных данных, часто демонстрируют сниженную точность и не способны эффективно выявлять сложные закономерности, что приводит к финансовым потерям и упущенным возможностям. Подобная неспособность уловить истинный смысл транзакций делает критически важным поиск альтернативных подходов, способных сохранить и использовать все богатство содержащейся в данных информации.

Предлагается принципиально новый подход к анализу транзакционных данных, основанный на извлечении их глубинного смысла. Вместо традиционных индексных представлений, таких как коды видов деятельности торговцев, используется потенциал современных языковых моделей. Эти модели способны обрабатывать информацию о транзакциях как текстовые данные, выявляя скрытые связи и намерения, стоящие за каждой операцией. Такой подход позволяет не просто классифицировать транзакции, но и понимать, что фактически приобретено или оплачено, что значительно расширяет возможности финансового моделирования и прогнозирования, позволяя создавать более точные и информативные аналитические системы.

Применение данного подхода открывает новые возможности для глубокого анализа финансовых данных. Вместо простой категоризации транзакций, основанной на кодах, предлагаемый метод позволяет учитывать семантическое значение каждой операции, используя возможности современных языковых моделей. Это, в свою очередь, позволяет значительно повысить точность финансовых прогнозов и моделей, выявляя скрытые закономерности и взаимосвязи, которые остаются незамеченными при использовании традиционных индексов. Улучшенное понимание структуры транзакций способствует более эффективному выявлению мошеннических операций, оптимизации кредитных рисков и повышению общей эффективности финансовых институтов. Таким образом, переход к осмысленному анализу транзакций представляет собой важный шаг к более интеллектуальным и точным финансовым решениям.

Векторные представления транзакций: Язык, понятный машинам

Предлагаемый метод генерирует векторные представления (embeddings) транзакционных данных, преобразуя категориальные признаки в числовые векторы. Данный подход позволяет представить каждую транзакцию в виде вектора, отражающего её семантическое содержание. Это достигается путём кодирования текстовой информации, связанной с каждой транзакцией, в многомерное векторное пространство. Векторные представления позволяют эффективно выполнять операции сравнения и кластеризации транзакций, а также использовать их в задачах машинного обучения, требующих числового представления данных.

Для кодирования текстовой информации, связанной с каждой транзакцией, используются большие языковые модели (LLM), в частности, Llama2-7b, Llama2-13b, Llama3-8b и Mistral-7b. Эти модели преобразуют текстовые описания транзакций в векторные представления, сохраняя семантическую информацию. Выбор моделей обусловлен их способностью к пониманию естественного языка и генерации компактных векторных представлений, пригодных для последующего анализа и машинного обучения. Входными данными для LLM служат текстовые поля, содержащие, например, описание товара или услуги, комментарии к транзакции или другие релевантные текстовые данные.

Для повышения качества и сопоставимости векторных представлений транзакций, полученных на основе больших языковых моделей, применяются методы промпт-инжиниринга. Ключевым принципом является ограничение промптов одним словом, что позволяет стандартизировать процесс кодирования текстовой информации о транзакциях. Такой подход минимизирует влияние вариаций в формулировках промптов на получаемые эмбеддинги, обеспечивая их консистентность и упрощая интерпретацию векторных представлений. Применение данного принципа гарантирует, что эмбеддинги отражают семантическое значение информации о транзакции, а не особенности конкретного промпта.

Для расширения преимуществ векторных представлений, полученных с использованием больших языковых моделей (LLM), на весь набор транзакционных данных, применяется табличная базовая модель (Tabular Foundation Model). Этот подход позволяет обобщить знания, извлеченные из текстовой информации, связанной с каждой транзакцией, и применить их ко всей табличной структуре данных. Использование табличной базовой модели обеспечивает более эффективное кодирование категориальных признаков и улучшает качество векторных представлений для всего набора транзакций, что повышает производительность последующих задач анализа и машинного обучения.

Улучшенное прогнозирование и оценка транзакций: Проверка на практике

Предлагаемый фреймворк демонстрирует повышение точности прогнозирования транзакций, включая такие параметры, как сумма транзакции, код категории продавца (MCC) и информация о местоположении. Наблюдается улучшение в предсказании суммы транзакции, отраженное в снижении средней абсолютной ошибки (MAE). Точность предсказания MCC и продавца достигает 82% и 100% соответственно в различных конфигурациях, что подтверждает эффективность использования векторных представлений, генерируемых большими языковыми моделями (LLM). Данные результаты свидетельствуют о превосходстве предложенного подхода над традиционными методами в задачах прогнозирования транзакций.

Обогащение категориальных данных достигается посредством мульти-источниковой агрегации (Multi-Source Data Fusion), что позволяет предоставлять большим языковым моделям (LLM) более полный контекст. В процессе агрегации объединяются данные из различных источников, включая информацию о транзакциях, данные о продавце и географическое положение. Это значительно расширяет семантическое представление категориальных признаков, таких как код категории продавца (MCC) и местоположение, позволяя LLM более точно интерпретировать и использовать эти данные для прогнозирования суммы транзакции и идентификации потенциально мошеннических операций. Такой подход обеспечивает LLM необходимую информацию для выявления сложных взаимосвязей в данных, что недоступно при использовании только первичных данных транзакций.

Улучшенное семантическое понимание, полученное благодаря векторным представлениям (embeddings), значительно повышает оценку метрик транзакций, что способствует улучшению обнаружения мошеннических операций и управлению рисками. Анализ результатов показал положительные значения относительного улучшения (RI) в большинстве конфигураций системы. Данный показатель демонстрирует, что предложенный подход превосходит существующие методы в задачах оценки ключевых параметров транзакций, таких как сумма, категория продавца и местоположение, обеспечивая более точную и надежную идентификацию потенциально рисковых операций.

В ходе экспериментов зафиксирована высокая точность предсказания кода категории продавца (MCC) и самого продавца, достигающая 82% и 100% соответственно в различных конфигурациях системы. Данный результат демонстрирует эффективность использования векторных представлений (embeddings), сгенерированных большими языковыми моделями (LLM). Кроме того, отмечается снижение средней абсолютной ошибки (MAE) при прогнозировании суммы транзакций, что свидетельствует о повышении точности количественной оценки параметров транзакций по сравнению с традиционными методами.

Предлагаемый фреймворк демонстрирует превосходство над традиционными методами анализа транзакций за счет более точного выявления взаимосвязей в данных. В отличие от статистических моделей и правил, основанных на явных признаках, данная система использует LLM-генерируемые эмбеддинги для кодирования семантической информации о транзакциях. Это позволяет учитывать контекст и скрытые зависимости, которые остаются незамеченными при использовании стандартных подходов. В результате, повышается надежность прогнозов параметров транзакций, таких как сумма, код категории продавца (MCC) и местоположение, а также улучшается оценка метрик транзакций для задач выявления мошенничества и управления рисками, что подтверждается положительными значениями относительного улучшения (RI) в большинстве конфигураций.

Будущее транзакционного интеллекта: За пределами привычного

Традиционные методы анализа финансовых транзакций часто опираются на простые индексные представления данных, что ограничивает возможности выявления сложных закономерностей и взаимосвязей. Переход к более продвинутым методам, позволяющим учитывать контекст и семантику транзакций, открывает новую эру в сфере финансовой разведки. Это позволяет создавать более точные и детализированные модели, способные учитывать не только сумму и дату операции, но и ее содержание, а также связи между различными участниками. Такой подход значительно расширяет возможности для прогнозирования финансовых рисков, выявления мошеннических операций и глубокого анализа поведения клиентов, предоставляя финансовым учреждениям инструменты для принятия более обоснованных и эффективных решений.

Предлагаемый подход обладает значительным потенциалом для коренной трансформации областей предотвращения мошенничества, управления рисками и прогнозирования поведения клиентов. Благодаря более глубокому пониманию финансовых транзакций и выявлению скрытых закономерностей, система способна оперативно идентифицировать и блокировать подозрительные операции, значительно снижая финансовые потери. В сфере управления рисками, она позволяет более точно оценивать кредитоспособность заемщиков и прогнозировать вероятность дефолта. Кроме того, анализ данных о транзакциях открывает новые возможности для персонализации финансовых продуктов и услуг, предвосхищая потребности клиентов и повышая их лояльность. В конечном итоге, данная технология обещает не только повышение безопасности и эффективности финансовых операций, но и значительное улучшение клиентского опыта.

Дальнейшие исследования направлены на расширение масштабируемости предложенного подхода для обработки значительно больших объемов данных, что позволит выявить более сложные закономерности и повысить точность прогнозов. Особое внимание уделяется интеграции разнообразных источников информации — от неструктурированных текстовых данных и социальных сетей до альтернативных финансовых показателей — для создания всеобъемлющей картины транзакционной активности. Такой мультимодальный подход позволит не только улучшить существующие модели обнаружения мошенничества и оценки рисков, но и разработать принципиально новые инструменты для анализа поведения клиентов и прогнозирования рыночных тенденций, открывая перспективы для создания более эффективных и адаптивных финансовых систем.

Сочетание больших языковых моделей (LLM) и анализа табличных данных знаменует собой фундаментальный сдвиг парадигмы в сфере финансовых технологий. Ранее, обработка финансовых данных, как правило, ограничивалась структурированными таблицами и статистическими моделями. Теперь, благодаря LLM, появилась возможность извлекать ценную информацию из неструктурированных данных, таких как новостные статьи, отчеты о доходах и даже социальные сети, и объединять её с традиционными данными транзакций. Это позволяет создавать более точные модели для прогнозирования рисков, выявления мошеннических операций и понимания поведения клиентов. Данный подход открывает возможности для автоматизации сложных финансовых процессов и разработки принципиально новых финансовых продуктов и услуг, что обещает значительные улучшения в эффективности и безопасности финансовой системы.

В исследовании, посвящённом улучшению фундаментальных моделей для анализа транзакций, особенно ярко проявляется закономерность: любая абстракция рано или поздно столкнётся с суровой реальностью продакшена. Авторы стремятся усовершенствовать семантическое представление категориальных данных мерчантов, используя LLM-генерируемые эмбеддинги предложений. Однако, даже самая элегантная архитектура, основанная на улавливании скрытых смыслов, не застрахована от внезапного сбоя. Как говорил Давид Гильберт: «В математике не существует дорог, только ландшафты». Точно так же и в машинном обучении — путь к совершенству усеян компромиссами и неизбежными падениями, особенно когда речь идет о сложных системах обработки табличных данных и интеграции семантических представлений.

Что дальше?

Представленный подход, безусловно, добавляет ещё один слой абстракции между табличными данными и, собственно, пониманием транзакций. Кажется, сегодня всё решается с помощью LLM-эмбеддингов, и это не удивительно — так проще получить финансирование. Однако, не стоит забывать, что «семантическое представление» категорий мерчантов — это, в лучшем случае, статистический призрак, а в худшем — ещё один источник систематической ошибки. Когда-нибудь придётся разбираться с последствиями, когда окажется, что «кофе» и «кофе с собой» LLM посчитает одним и тем же.

В перспективе, вероятно, возникнет необходимость в более строгой формализации «понимания» транзакций. Сейчас всё строится на эмпирических результатах, а это всегда ненадежно. Более того, рано или поздно кто-нибудь заметит, что «улучшение производительности» часто достигается за счет увеличения вычислительных затрат. Тогда придется возвращаться к простым, но эффективным решениям — тем самым «bash-скриптам», о которых все забывают.

И, конечно, не стоит забывать о документации. Она снова соврет. А потом кто-нибудь начнет подозревать, что все эти LLM — просто перефразируют модные слова, и наступит момент истины. Впрочем, к тому времени, вероятно, появится новая «революционная» технология, и все начнется сначала.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05271.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-12 20:33