Финансовые данные: когда AI нужен не поиск, а инструмент

от

Автор: Денис Аветисян

Новый бенчмарк FinRetrieval показывает, что для работы AI-агентов с финансовой информацией доступ к структурированным данным критически важнее, чем сложные алгоритмы рассуждений.

🐢

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

Телеграм канал

FinRetrieval — это эталон для оценки эффективности AI-агентов в извлечении и анализе финансовых данных с использованием специализированных инструментов.

Несмотря на растущую роль ИИ-агентов в финансовом анализе, отсутствует стандартизированная оценка их способности извлекать конкретные числовые данные из структурированных источников. В данной работе представлена ‘FinRetrieval: A Benchmark for Financial Data Retrieval by AI Agents’ — новая методика оценки, включающая 500 вопросов с подтвержденными ответами, а также результаты работы 14 различных конфигураций ИИ-агентов от ведущих провайдеров (Anthropic, OpenAI, Google). Полученные данные демонстрируют, что доступ к структурированным финансовым данным значительно превосходит поиск в интернете по эффективности, причем решающую роль играет не сложность рассуждений, а именно наличие соответствующих инструментов. Какие дальнейшие шаги необходимы для создания надежных и эффективных ИИ-систем, способных автоматизировать финансовый анализ и принятие решений?

Истина в Данных: Вызов Финансового Поиска

Традиционные методы веб-поиска зачастую оказываются недостаточными для точного извлечения финансовых данных, что приводит к заметным неточностям и снижению эффективности анализа. Проблема заключается в неструктурированном характере информации, представленной на веб-сайтах компаний, в новостных статьях и аналитических отчетах. Поисковые системы, ориентированные на общий запрос, не способны выделить конкретные финансовые показатели, такие как выручка, прибыль или долговые обязательства, с необходимой степенью достоверности. В результате, исследователям и аналитикам приходится тратить значительное время на ручную проверку и очистку данных, что увеличивает стоимость и задерживает принятие важных решений. Неспособность быстро и точно извлекать финансовую информацию препятствует оперативному мониторингу рынков, выявлению тенденций и оценке рисков.

Вместо традиционного поиска в интернете, всё большее значение приобретает обращение к структурированным источникам финансовых данных через API. Однако, для эффективного извлечения информации из этих источников необходимы продвинутые агенты искусственного интеллекта. Эти агенты должны не только уметь запрашивать данные, но и адаптироваться к различным форматам, разрешать неоднозначности и корректно интерпретировать ответы API. Разработка таких интеллектуальных агентов представляет собой сложную задачу, требующую применения передовых алгоритмов машинного обучения, включая обработку естественного языка и обучение с подкреплением, чтобы обеспечить высокую точность и надежность получаемой финансовой информации.

Качество финансовых данных играет определяющую роль в точности их извлечения и анализа. Несоответствия в принятых стандартах, в частности, в наименовании финансовых годов, существенно затрудняют процесс получения достоверной информации. Исследования показывают, что подобная неоднородность приводит к ощутимой разнице в точности между различными наборами данных, достигающей в среднем 5.6 процентных пунктов. Эта погрешность может иметь серьезные последствия для автоматизированных систем, использующих финансовые данные для принятия решений, подчеркивая необходимость унификации стандартов и внедрения механизмов проверки и коррекции данных.

FinRetrieval: Эталон для Интеллектуальных Агентов

FinRetrieval представляет собой стандартизированную оценочную платформу, состоящую из 500 вопросов с эталонными ответами, предназначенную для оценки производительности AI-агентов в задачах извлечения финансовых данных. Этот набор вопросов охватывает широкий спектр финансовых сценариев и позволяет объективно сравнивать различные подходы к поиску и анализу информации. Наличие заранее определенных правильных ответов обеспечивает возможность автоматизированной оценки и исключает субъективность при проверке результатов работы агентов. Стандартизация процесса оценки позволяет исследователям и разработчикам точно измерять прогресс в области AI для финансовых приложений и сравнивать эффективность различных моделей и алгоритмов.

В основе FinRetrieval лежит сравнение стратегий извлечения информации, использующих два основных источника данных: структурированные API, такие как предоставляемые компанией Daloopa и данные из документов SEC, и неструктурированный поиск в интернете. Использование структурированных данных позволяет агентам получать доступ к предварительно обработанной и организованной финансовой информации, что обеспечивает более высокую точность и скорость извлечения. В то же время, возможность использования веб-поиска позволяет агентам находить информацию, которая может отсутствовать в структурированных источниках, однако требует дополнительных этапов обработки и анализа для получения релевантных результатов. Сравнение эффективности этих двух подходов позволяет оценить преимущества и недостатки различных стратегий извлечения финансовой информации.

Оценка ответов агентов искусственного интеллекта осуществляется автоматизированной системой, использующей большую языковую модель GPT-5.2 в качестве эксперта-оценщика (LLM Judge). Этот подход позволяет обеспечить объективность и согласованность оценки, исключая субъективные факторы, присущие ручной проверке. LLM Judge анализирует полученные ответы и сравнивает их с эталонными данными, определяя корректность каждого ответа. Использование единой системы оценки гарантирует, что все агенты оцениваются по одинаковым критериям, что необходимо для проведения достоверного сравнительного анализа их производительности.

Ключевым показателем оценки в FinRetrieval является метрика «Успешность первого запроса» (First-Query Success), отражающая эффективность и надежность агента при извлечении информации с первой попытки. Результаты тестирования демонстрируют существенные различия в производительности: агенты, использующие структурированные API данных (например, Daloopa и данные из SEC Filings), достигают точности до 90.8%, в то время как агенты, полагающиеся исключительно на веб-поиск, показывают результаты на уровне 19.8%. Это указывает на значительное преимущество структурированных источников данных для повышения надежности и скорости извлечения финансовой информации.

Доказательство: Структурированные Данные — Ключ к Успеху

Результаты тестирования показали значительное повышение точности работы ИИ-агентов, таких как Claude Opus, при использовании доступа к API структурированных данных по сравнению с поиском информации в сети. В частности, точность Claude Opus составила 90.8% при использовании API, в то время как при использовании только веб-поиска этот показатель снизился до 19.8%, что представляет собой разницу в 71 процентный пункт. Данные свидетельствуют о критической важности структурированных данных для обеспечения высокой производительности ИИ-агентов в задачах, требующих точного и надежного извлечения информации.

В ходе тестирования моделей искусственного интеллекта было установлено, что использование улучшенного режима рассуждений (Reasoning Mode) оказывает положительное влияние на точность работы. Модель OpenAI Agent продемонстрировала прирост точности на 9.0 процентных пункта благодаря данной функции, в то время как Claude Opus показал увеличение на 2.8 процентных пункта. Полученные данные свидетельствуют о значимости оптимизации процесса рассуждений для повышения эффективности работы AI-агентов.

Надёжная доступность инструментов, реализованных через API, является критически важным фактором, определяющим общую производительность агентов искусственного интеллекта. Исследования показали, что агенты, имеющие стабильный доступ к необходимым API, демонстрируют значительно более высокие результаты в решении задач по сравнению с агентами, ограниченными в доступе к внешним инструментам. Это подтверждается результатами тестов, проведённых с использованием наборов данных StableToolBench, AgentBench и API Bank, которые последовательно указывают на прямую зависимость между надёжностью API и эффективностью работы агента. Отсутствие или нестабильность API приводит к снижению точности, увеличению количества ошибок и, в конечном итоге, к невозможности успешного выполнения поставленных задач.

Оценка производительности агентов искусственного интеллекта проводилась с использованием комплексных бенчмарков, включая StableToolBench, AgentBench и API Bank. Эти инструменты позволили подтвердить надёжность и обобщающую способность полученных результатов, демонстрируя, что преимущества использования структурированных данных и надёжных API не зависят от конкретного тестового случая или набора задач. В ходе тестирования, агенты, использующие эти бенчмарки, показали стабильно более высокие показатели точности и надёжности, подтверждая, что наблюдаемые улучшения в производительности не являются случайными, а обусловлены именно архитектурными особенностями и доступом к структурированной информации.

За Пределами FinRetrieval: К Созданию Надежных Агентов

Исследования, проведенные в рамках проекта FinRetrieval, выходят далеко за рамки финансового анализа, представляя значительный интерес для разработки надежных интеллектуальных агентов в различных областях. Способность точно извлекать и обрабатывать информацию, продемонстрированная в FinRetrieval, является фундаментальной для создания агентов, способных эффективно функционировать в сложных, информационно-насыщенных средах. Принципы, лежащие в основе успешного поиска и анализа данных в финансовой сфере, применимы к задачам, требующим точного извлечения информации из больших объемов текста, например, в области юриспруденции, медицины, научных исследований и обслуживания клиентов. Таким образом, опыт, полученный в ходе разработки FinRetrieval, способствует созданию более универсальных и устойчивых интеллектуальных систем, способных решать широкий спектр задач, требующих точной обработки информации.

Для повышения способности агентов к рассуждениям ключевое значение имеют такие методы, как побуждение посредством цепочки мыслей (Chain-of-Thought Prompting) и фреймворк ReAct. Chain-of-Thought Prompting позволяет модели не просто выдавать ответ, а демонстрировать ход своих мыслей, что значительно повышает прозрачность и надежность принимаемых решений. ReAct, в свою очередь, объединяет рассуждения и действия, позволяя агенту взаимодействовать с внешней средой и корректировать свои стратегии на основе получаемой информации. Сочетание этих подходов позволяет создавать интеллектуальных агентов, способных решать сложные задачи, требующие не только доступа к информации, но и способности к логическому анализу и адаптации к меняющимся условиям.

Постоянная оценка разработанных агентов с использованием специализированных бенчмарков, таких как CRAG, играет ключевую роль в создании действительно универсальных систем искусственного интеллекта. CRAG, представляя собой сложный набор вопросов, охватывающих различные аспекты финансового анализа и требующих глубокого понимания контекста, позволяет выявить слабые места в логике агентов и оценить их способность к решению нестандартных задач. Благодаря регулярному тестированию на подобных эталонах, разработчики могут эффективно совершенствовать алгоритмы, расширяя спектр вопросов, на которые агенты способны предоставить точные и обоснованные ответы. Это, в свою очередь, способствует созданию более надежных и адаптивных систем, способных успешно функционировать в реальных условиях, где запросы часто отличаются сложностью и неоднозначностью.

Интеграция передовых моделей, таких как DeepSeek-R1, с надежными API открывает новые перспективы для повышения эффективности и точности финансового анализа и не только. Данное сочетание позволяет агентам не просто извлекать информацию, но и проводить сложные рассуждения, используя внешние инструменты и базы данных. Модель DeepSeek-R1, благодаря своей архитектуре и обучению, демонстрирует выдающиеся результаты в понимании и генерации текста, что критически важно для обработки финансовых отчетов и новостей. Надежные API, в свою очередь, обеспечивают доступ к актуальным данным и специализированным финансовым сервисам, позволяя агентам выполнять сложные задачи, такие как оценка рисков, прогнозирование трендов и автоматизация торговых операций. Подобный симбиоз технологий обещает значительное ускорение процессов анализа, снижение вероятности ошибок и, в конечном итоге, повышение прибыльности и эффективности финансовых решений в широком спектре отраслей.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает критическую важность доступа к структурированным данным для агентов искусственного интеллекта, работающих в финансовой сфере. Авторы убедительно демонстрируют, что наличие инструментов для работы со структурированными данными превосходит возможности веб-поиска, а сама доступность этих инструментов важнее, чем сложные способности к рассуждению. Это созвучно высказыванию Дональда Кнута: «Прежде чем оптимизировать код, убедитесь, что он работает». Подобно тому, как оптимизация преждевременного кода может привести к ошибкам, чрезмерное усложнение систем искусственного интеллекта без обеспечения доступа к необходимым данным может привести к неэффективности. В данном контексте, простота и доступность данных — ключ к надежности и функциональности.

Что дальше?

Представленный анализ выявил ожидаемую, но не всегда признаваемую истину: доступ к структурированным данным превосходит по значимости изысканные алгоритмы рассуждений. Попытки создать всезнающего агента, игнорирующие необходимость в чётких, верифицируемых источниках, подобны строительству дворца на зыбучих песках. Сложность — это тщеславие; ясная структура — милосердие. Следующим шагом представляется не усложнение моделей, а создание стандартизированных интерфейсов к финансовым данным.

Остаётся открытым вопрос о границах применимости подобных инструментов. Насколько хорошо агенты, обученные на структурированных данных, способны адаптироваться к неструктурированной информации, к шуму, неизбежно присутствующему в реальном мире? Вероятно, необходимы гибридные подходы, сочетающие в себе мощь структурированных запросов и гибкость моделей обработки естественного языка. Однако, даже в этом случае, приоритет должен оставаться за ясностью и точностью данных.

И, наконец, стоит задуматься о более фундаментальном вопросе: для чего вообще нужны эти агенты? Какова конечная цель автоматизации финансовых процессов? Совершенство достигается не когда нечего добавить, а когда нечего убрать. Попытки создать искусственный интеллект, имитирующий человеческое поведение, могут оказаться тупиковыми. Возможно, истинный прогресс заключается в создании инструментов, которые дополняют, а не заменяют человеческий разум.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2603.04403.pdf

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

Смотрите также:

2026-03-06 11:19