Финансовый анализ: когда структура важнее логики

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что структурированные знания из графов знаний значительно повышают способность языковых моделей к числовым рассуждениям при работе с финансовыми данными.

🐢

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

Бесплатный Телеграм канал

В разработанной системе для анализа финансовых данных, знаниевые графы и большие языковые модели интегрированы в сквозной конвейер, обеспечивая комплексное логическое обоснование числовых результатов.

Использование графов знаний для улучшения точности числовых рассуждений больших языковых моделей в задачах анализа финансовых документов, с относительным улучшением в 12,3% на бенчмарке FinQA.

Несмотря на успехи больших языковых моделей (LLM) в задачах логического вывода, анализ финансовых документов, требующий точной обработки числовых данных, остается сложной задачей. В работе ‘Structure First, Reason Next: Enhancing a Large Language Model using Knowledge Graph for Numerical Reasoning in Financial Documents’ предложен подход, основанный на интеграции структурированных знаний, представленных в виде графов знаний, для повышения эффективности LLM в решении задач численного анализа. Эксперименты на бенчмарке FinQA с использованием модели Llama 3.1 8B Instruct показали, что предложенная схема позволяет повысить точность выполнения задач на 12,3% относительно базовой модели. Можно ли разработать еще более эффективные методы интеграции структурированных знаний для создания интеллектуальных систем анализа финансовых данных?

Экосистемы Финансового Разума: Вызовы и Пределы

Несмотря на впечатляющие успехи в обработке естественного языка, современные большие языковые модели демонстрируют существенные трудности при решении задач, связанных с финансовым мышлением. Особенные сложности возникают при обработке числовых данных и выполнении сложных расчетов, требующих не просто понимания текста, но и точного анализа количественной информации. В отличие от задач, где достаточно распознать паттерны в языке, финансовые вопросы часто требуют интерпретации данных, учета множества факторов и выполнения последовательных вычислений, что выходит за рамки возможностей стандартных архитектур, оптимизированных для лингвистических задач. Иными словами, модели, превосходно справляющиеся с текстом, испытывают затруднения при переводе словесных описаний в точные финансовые показатели и наоборот.

Современные большие языковые модели (LLM) часто демонстрируют недостаточную способность к последовательному, многоступенчатому рассуждению, что критически важно для точного финансового анализа. Исследования показывают, что начальная точность выполнения финансовых задач, измеренная на бенчмарке FinQA, составляет всего 51.93%. Этот результат указывает на существенные ограничения в применении LLM для решения реальных финансовых проблем, требующих не просто извлечения информации, но и логического вывода, объединения различных данных и проведения сложных расчетов. Неспособность к надежному многоступенчатому рассуждению существенно снижает практическую ценность этих моделей в финансовой сфере, где даже небольшие ошибки могут привести к значительным финансовым потерям.

Несмотря на впечатляющий прогресс в области больших языковых моделей, масштабирование архитектуры Transformer сталкивается с фундаментальными ограничениями, препятствующими получению надёжных финансовых выводов. По мере увеличения размеров модели экспоненциально растёт потребность в вычислительных ресурсах и объёме данных для обучения, что становится практически неосуществимым для сложных финансовых задач. Кроме того, увеличение количества параметров не всегда приводит к пропорциональному улучшению способности к рассуждениям, особенно когда требуется интерпретация нюансированных данных и выполнение многоступенчатых вычислений. Таким образом, простое масштабирование, хотя и полезно, не является достаточным решением для достижения надёжных и заслуживающих доверия финансовых аналитических способностей, и требует разработки принципиально новых подходов к архитектуре и обучению моделей.

Графы Знаний: Фундамент Финансового Разума

Для повышения точности финансового анализа, большие языковые модели (LLM) интегрируются со структурированными графами знаний. Графы знаний предоставляют LLM проверенную фактическую информацию, позволяя им проводить более обоснованные умозаключения и избегать галлюцинаций, часто возникающих при работе с неструктурированными данными. Использование графов знаний как основы для рассуждений значительно повышает надежность и точность финансовых прогнозов и рекомендаций, генерируемых LLM, поскольку модель опирается на четко определенные факты и взаимосвязи, а не на статистические закономерности в тексте.

Автоматизированное построение финансовых графов знаний осуществляется посредством извлечения информации из текстовых и табличных данных с использованием модели Llama 3.1 8B Instruct. Данный подход, основанный на схемах, позволяет автоматически идентифицировать сущности и отношения в данных, формируя структурированное представление финансовых знаний. Модель анализирует как неструктурированный текст (например, финансовые отчеты, новостные статьи), так и структурированные данные, представленные в табличном формате, для выявления ключевых фактов и взаимосвязей, которые затем преобразуются в узлы и ребра графа знаний. Это позволяет создавать базу структурированных финансовых данных, пригодную для дальнейшего анализа и использования в задачах рассуждений и принятия решений.

Линеаризация табличных данных является ключевым этапом предварительной обработки, необходимым для построения графов знаний. Этот процесс преобразует структурированные данные из таблиц в текстовый формат, что позволяет извлечь и представить информацию в виде триплетов (субъект, предикат, объект), пригодных для последующего построения графа знаний. Важность линеаризации заключается в обеспечении полного охвата информации, содержащейся в таблицах, включая заголовки столбцов, строки и ячейки, что позволяет создать более полный и точный граф знаний для дальнейшего использования в задачах финансового анализа и логического вывода.

Эффективное Извлечение и Дополненная Генерация: Расширение Горизонтов

Для эффективного доступа к информации в построенном графе знаний используется облегченный поиск, основанный на многослойном персептроне (MLP). Этот MLP применяется для фильтрации релевантных троек (субъект, отношение, объект) из графа знаний, что позволяет значительно снизить вычислительные затраты по сравнению с полным перебором. Вместо рассмотрения всех возможных троек, MLP оценивает релевантность каждой тройки на основе входных данных запроса и отбирает только те, которые с высокой вероятностью содержат полезную информацию. Такой подход позволяет быстро находить наиболее подходящие фрагменты знаний, необходимые для генерации ответа.

Метод Retrieval Augmented Generation (RAG) объединяет преимущества больших языковых моделей (LLM) и внешних источников знаний для повышения точности и достоверности генерируемых ответов. В отличие от LLM, работающих исключительно на основе внутренних параметров, RAG дополняет процесс генерации информацией, полученной из внешних баз знаний. Это позволяет LLM «заземлять» свои ответы в фактах, снижая вероятность галлюцинаций и неточностей, и обеспечивая более обоснованные и надежные результаты, особенно в задачах, требующих доступа к специализированным или актуальным данным.

Для демонстрации эффективности разработанного фреймворка использовался бенчмарк FinQA, специализированный набор данных для ответа на числовые вопросы, основанные на финансовых документах. В ходе тестирования, базовая модель Llama показала точность выполнения (Execution Accuracy) в 51.93%. Данный показатель служит отправной точкой для оценки улучшений, достигаемых за счет интеграции механизмов эффективного поиска и генерации с использованием внешних знаний.

Точность и Надежность в Финансовом Анализе: Результаты и Перспективы

Разработанный фреймворк демонстрирует значительное повышение точности выполнения задач в области финансового анализа. Интеграция структурированных знаний позволяет достичь итоговой точности в 58.34% на бенчмарке FinQA. Этот результат свидетельствует об эффективности подхода, позволяющего системе более корректно интерпретировать и обрабатывать финансовую информацию. Повышение точности особенно заметно при решении сложных задач, требующих не только понимания финансовых концепций, но и умения логически выстраивать цепочку рассуждений на основе структурированных данных. Данное достижение открывает новые возможности для автоматизации и улучшения качества финансового анализа.

Представленные результаты демонстрируют значительный прогресс в точности финансового анализа. Достигнутое улучшение на 6,41 процентных пункта по сравнению с базовой моделью Llama, а также относительное улучшение в 12,3%, свидетельствует об эффективности предложенного подхода. Данный прирост точности позволяет получать более надежные и достоверные финансовые прогнозы и оценки, что особенно важно для принятия обоснованных инвестиционных решений и управления рисками. Повышенная точность открывает новые возможности для автоматизации сложных финансовых задач и анализа больших объемов данных, обеспечивая конкурентное преимущество в динамично меняющейся финансовой среде.

Значительно улучшена точность обработки временных данных и числовых значений, что повышает надежность и достоверность получаемых финансовых выводов. В рамках исследования особое внимание уделялось устранению двусмысленности, связанной с датами и периодами, а также корректной интерпретации числовых показателей, таких как цены акций и финансовые коэффициенты. Для оценки семантической эквивалентности результатов рассуждений и обеспечения высокого качества оценки использовалась модель Gemini 2.5 Pro, которая позволила объективно сопоставить полученные ответы с эталонными данными и выявить возможные неточности. Это позволило создать систему, способную выдавать более точные и заслуживающие доверия финансовые прогнозы и аналитические отчеты.

Исследование демонстрирует, что простое увеличение масштаба языковой модели не гарантирует успеха в сложных задачах, требующих численного рассуждения. Авторы предлагают иной подход: не строить систему с нуля, а взращивать её, обогащая структурированными знаниями, представленными в виде графа. Этот метод позволяет модели не просто запоминать факты, а понимать взаимосвязи между ними, что критически важно для анализа финансовых документов. Как говорил Алан Тьюринг: «Иногда люди, у которых нет воображения, считают, что воображение — это всего лишь галлюцинация». В данном контексте, воображение модели, подкреплённое графом знаний, позволяет ей ‘видеть’ закономерности и решать задачи, которые были бы невозможны для простой языковой модели.

Куда ведет эта тропа?

Представленная работа демонстрирует, что структурированное знание, воплощенное в графах, способно смягчить некоторую наивность больших языковых моделей в области численного рассуждения. Однако, улучшение на 12.3% — это не триумф, а скорее признание того, что текущие архитектуры нуждаются в опорах, в чем-то, что выходит за рамки статистической вероятности. Каждый успешный ответ, полученный благодаря графу знаний, — это эхо нерешенной проблемы: почему модель не смогла прийти к нему самостоятельно? Эта кажущаяся победа, возможно, лишь маскирует более глубокую неспособность к истинному пониманию.

Следующим шагом, вероятно, станет не просто увеличение масштаба графов знаний, но и разработка механизмов, позволяющих модели динамически строить и адаптировать эти графы в процессе рассуждения. Система не должна просто использовать знание, она должна расти вместе с ним. Представляется неизбежным поиск способов интеграции символьных и нейронных подходов, создание гибридных систем, которые смогут сочетать гибкость языковых моделей с точностью формальной логики.

В конечном счете, следует помнить: любая архитектурная схема — это лишь пророчество о будущей ошибке. Чем сложнее система, тем более изощренным будет ее провал. Поэтому, возможно, истинное достижение заключается не в создании идеальной системы численного рассуждения, а в разработке инструментов, позволяющих предсказывать и смягчать последствия неизбежных ошибок.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.07754.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-14 01:16