Финансовые рекомендации нового поколения: персонализация на основе трансформаторов

Автор: Денис Аветисян

В новой статье рассматривается FinTRec — унифицированная система, использующая возможности нейросетевых трансформаторов для повышения эффективности таргетированной рекламы и персонализированного обслуживания в финансовом секторе.

🐢

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

Бесплатный Телеграм канал

Динамический контекст ($F_{d}$) и последовательность кликов ($S_{u}$) преобразуются в последовательные представления пользователя ($Ŝ_{u}$), которые затем синхронизируются по времени со статическими ($F_{s}$) и FM-встраиваниями ($F_{fm}$), формируя единую временную модель поведения.

Предлагаемый фреймворк FinTRec объединяет моделирование последовательностей данных из различных каналов и перекрестное обучение продуктов для достижения более точной и эффективной персонализации.

Несмотря на успехи трансформерных архитектур в рекомендательных системах, их применение в финансовой сфере сопряжено с рядом специфических трудностей, связанных с разнородностью данных и необходимостью соблюдения регуляторных требований. В данной работе представлена система FinTRec: Transformer Based Unified Contextual Ads Targeting and Personalization for Financial Applications, предлагающая унифицированный подход к таргетированию рекламы и персонализации услуг на основе последовательного моделирования многоканальных данных. Эксперименты демонстрируют, что FinTRec превосходит традиционные модели на основе деревьев решений, обеспечивая повышение эффективности и снижение затрат на обучение. Способна ли данная архитектура стать стандартом для построения интеллектуальных систем в финансовом секторе, учитывая растущие требования к прозрачности и объяснимости моделей?

Проблема Персонализации в Финансовых Услугах

Традиционные системы рекомендаций в сфере финансовых услуг часто сталкиваются с проблемой баланса между коммерческими интересами и истинными потребностями пользователей. Эти системы, как правило, оптимизируются для максимизации прибыли, например, увеличения количества кликов или продаж, что может приводить к предложению продуктов и услуг, не соответствующих долгосрочным финансовым целям клиента. В результате, пользователь может получать рекомендации, ориентированные на краткосрочные выгоды для финансовой организации, а не на создание устойчивого финансового благополучия. Подобный подход, игнорирующий индивидуальные обстоятельства и приоритеты, подрывает доверие и препятствует формированию долгосрочных отношений с клиентами. Вместо того, чтобы служить инструментом для достижения финансовых целей пользователя, система рекомендаций рискует стать средством манипуляции, направленным исключительно на увеличение прибыли.

Традиционные финансовые платформы часто оперируют разрозненными данными о клиентах, рассматривая различные аспекты финансовой жизни — кредиты, инвестиции, страхование — как отдельные элементы. Такой подход игнорирует взаимосвязь между ними и не позволяет получить целостное представление о финансовом положении пользователя. В результате, рекомендации и предложения, генерируемые системами, оказываются неоптимальными, поскольку не учитывают общую картину. Например, клиенту может быть предложен кредит, не соответствующий его инвестиционному портфелю или текущим страховым полисам, что снижает эффективность управления финансами и негативно сказывается на долгосрочном финансовом благополучии. Неспособность объединить эти разрозненные данные приводит к упущенным возможностям для предоставления действительно персонализированных и ценных финансовых услуг.

Существующие финансовые рекомендации часто ориентированы на немедленное получение прибыли, оценивая успех по количеству кликов, а не по долгосрочной ценности для клиента. Такой подход, хоть и обеспечивает быстрый результат, приводит к снижению лояльности потребителей. Вместо формирования прочных отношений, основанных на взаимной выгоде, системы фокусируются на краткосрочных транзакциях, игнорируя потенциал для долгосрочного сотрудничества. Это приводит к тому, что клиенты, получив поверхностное решение своих финансовых задач, склонны искать более персонализированные и ориентированные на их долгосрочные цели предложения у конкурентов. В итоге, приоритет мгновенной выгоды препятствует созданию устойчивой клиентской базы и ограничивает возможности для развития финансового благополучия пользователей.

На примере пользовательского пути по различным каналам, продуктам и страницам демонстрируется комплексное взаимодействие с системой.

FinTRec: Унифицированный Трансформерный Фреймворк

FinTRec использует архитектуру Transformer для моделирования последовательностей взаимодействий пользователей, что позволяет добиться большей точности по сравнению с традиционными методами. Transformer, благодаря механизму self-attention, способен эффективно учитывать взаимосвязи между различными элементами в последовательности действий пользователя, выявляя сложные паттерны поведения. В отличие от рекуррентных нейронных сетей (RNN), Transformer позволяет распараллеливать вычисления, что значительно ускоряет процесс обучения и инференса. Эффективность архитектуры Transformer в обработке последовательностей подтверждена в задачах обработки естественного языка и компьютерного зрения, и теперь успешно применяется для анализа пользовательских взаимодействий в финансовом секторе, позволяя точнее предсказывать будущие действия и предпочтения пользователей.

Фирменная базовая модель (FM) в FinTRec объединяет статический контекст, включающий демографические данные пользователя, и динамический контекст, состоящий из истории транзакций. Данные обрабатываются для создания богатых представлений состояния пользователя на конкретный момент времени. Это достигается путем агрегации информации из обоих источников и формирования векторного представления, отражающего текущий профиль и поведение пользователя. В результате FM предоставляет комплексное описание пользователя, учитывающее как его постоянные характеристики, так и недавнюю активность, что позволяет повысить точность рекомендаций.

Предлагаемый унифицированный подход FinTRec расширяет возможности существующих систем последовательных рекомендаций за счет интеграции как статического контекста (демографические данные), так и динамического контекста (история транзакций) в единую модель. В отличие от традиционных систем, которые часто рассматривают эти данные изолированно или используют ограниченный временной горизонт, FinTRec формирует богатые представления о поведении пользователя в каждый конкретный момент времени. Это позволяет более точно моделировать сложные паттерны взаимодействия, учитывая как устойчивые характеристики пользователя, так и его текущие предпочтения, что в конечном итоге приводит к более релевантным и персонализированным рекомендациям.

Оптимизация для Бизнес-Ценности и Пользовательского Опыта

FinTRec использует многоцелевую оптимизацию для одновременной максимизации показателей кликабельности (CTR) и конверсии. Этот подход позволяет модели учитывать взаимосвязь между этими двумя метриками, поскольку повышение CTR не всегда приводит к соответствующему увеличению конверсии и наоборот. Вместо оптимизации каждой метрики по отдельности, многоцелевая оптимизация формирует функцию потерь, которая сбалансированно улучшает оба показателя, что приводит к более эффективной общей производительности системы рекомендаций и повышению бизнес-ценности. Оптимизация осуществляется посредством взвешенной суммы функций потерь для CTR и конверсии, где веса определяются на основе приоритетов бизнес-целей.

В основе FinTRec лежит механизм внимания (Attention Mechanism), позволяющий модели динамически оценивать значимость различных входных сигналов и характеристик продуктов. Этот механизм присваивает веса каждому пользовательскому признаку и атрибуту продукта, определяя их вклад в процесс рекомендации. Более высокие веса присваиваются тем сигналам и признакам, которые оказывают наибольшее влияние на предсказание релевантности, что позволяет модели концентрироваться на наиболее информативных данных и игнорировать шум. Это повышает точность предсказаний и эффективность алгоритма, позволяя формировать более релевантные и персонализированные рекомендации для пользователей.

В рамках FinTRec повышение осведомленности о взаимосвязи между продуктами позволяет выявлять возможности для предложения более релевантных и персонализированных финансовых продуктов. Оффлайн-симуляции показали, что данный подход приводит к увеличению прогнозируемой ценности (Predicted Value, PV) на до 41.50%. Это достигается за счет анализа взаимосвязей между различными финансовыми продуктами и предпочтениями пользователей, что позволяет модели предлагать продукты, которые с большей вероятностью будут приняты и принесут пользу как пользователю, так и компании.

Эффективный FinTRec: Использование Low-Rank Adaptation

Для решения вычислительных задач, связанных с тонкой настройкой больших моделей, FinTRec использует метод адаптации низкого ранга (Low-Rank Adaptation, LoRA). LoRA предполагает замораживание предварительно обученных весов модели и добавление небольшого количества обучаемых параметров низкого ранга. Это существенно сокращает количество параметров, участвующих в процессе обучения, снижая потребность в вычислительных ресурсах и ускоряя процесс тонкой настройки, при этом сохраняя высокую производительность модели. Применение LoRA позволяет эффективно адаптировать большие модели к новым задачам с меньшими затратами.

Метод Low-Rank Adaptation (LoRA) значительно сокращает количество обучаемых параметров в процессе тонкой настройки больших моделей. Вместо обновления всех параметров модели, LoRA вводит небольшое количество обучаемых низкоранговых матриц, которые добавляются к существующим весам. Это позволяет снизить вычислительные затраты и потребление памяти, поскольку обновляются лишь эти низкоранговые матрицы, а не все исходные параметры. В результате, обучение происходит быстрее и требует меньше ресурсов, при этом сохраняется сопоставимая производительность по сравнению с полной тонкой настройкой (Full Fine-Tuning).

При использовании Low-Rank Adaptation (LoRA) в FinTRec наблюдается увеличение метрики Recall@1 на +24.21%. Для сравнения, полное дообучение модели (Full Fine-Tuning, F-FT) демонстрирует прирост до +26.85% в Recall@1. Данные показатели свидетельствуют о высокой эффективности LoRA, обеспечивающей сопоставимую производительность с полным дообучением, но при значительно меньших вычислительных затратах и сниженном потреблении ресурсов.

В результате использования предложенного фреймворка зафиксировано снижение значения функции потерь log loss на 55.38% по сравнению с базовыми моделями. Данный показатель демонстрирует значительное улучшение качества обучения и предсказаний, что свидетельствует об эффективности предложенного подхода к решению задачи рекомендаций. Снижение log loss напрямую указывает на более точную калибровку вероятностей, предсказываемых моделью, и, следовательно, на повышение общей производительности системы.

Будущее Персонализированных Финансовых Услуг

FinTRec знаменует собой существенный прорыв в области персонализированных финансовых услуг, позволяя установить более прочные и доверительные отношения с клиентами. В отличие от традиционных подходов, ориентированных на отдельные транзакции, данная система учитывает полный спектр финансовых потребностей и целей каждого пользователя, формируя индивидуальные рекомендации и предложения. Это не просто автоматизация процессов, а создание действительно ценного взаимодействия, способствующего долгосрочной лояльности и увеличению общей прибыли. Благодаря глубокому анализу данных и адаптации к изменяющимся обстоятельствам, FinTRec способствует формированию устойчивых финансовых привычек и позволяет клиентам достигать своих финансовых целей с большей уверенностью, что, в конечном итоге, приводит к повышению удовлетворенности и укреплению репутации финансовой организации.

Предлагаемый фреймворк открывает новые горизонты для инноваций в сфере финансовых услуг благодаря объединению разрозненных источников данных и оптимизации процессов с учетом комплексных целей клиента. Вместо анализа отдельных транзакций или демографических показателей, система способна формировать целостное представление о финансовом здоровье и потребностях каждого пользователя. Это позволяет разрабатывать персонализированные продукты и сервисы, максимально соответствующие индивидуальным запросам, будь то инвестиционные стратегии, кредитные предложения или рекомендации по управлению бюджетом. В результате, финансовые учреждения получают возможность не просто предоставлять услуги, но и выстраивать долгосрочные отношения с клиентами, основанные на глубоком понимании их финансовых целей и потребностей, что ведет к повышению лояльности и увеличению прибыли.

Принципы, заложенные в основу FinTRec, оказываются применимыми далеко за пределами финансового сектора. Возможность объединения разнородных данных и оптимизации процессов с учетом комплексных целей открывает перспективы для создания интеллектуальных систем в самых разных областях — от здравоохранения и образования до логистики и городского планирования. Например, аналогичный подход может быть использован для персонализации образовательных программ, учитывая индивидуальные способности и потребности каждого ученика, или для оптимизации логистических цепочек, минимизируя затраты и время доставки. Таким образом, разработанная методология представляет собой универсальный инструмент для создания более эффективных и ориентированных на пользователя решений, способствуя развитию интеллектуальных систем нового поколения и повышению качества жизни в целом.

Представленная работа демонстрирует элегантность подхода к решению задачи персонализации в финансовой сфере. FinTRec, как унифицированная платформа на основе трансформеров, воплощает стремление к математической чистоте в алгоритмах. Модель, оперируя последовательными данными из различных каналов, стремится к доказательству корректности предсказаний, а не просто к успешному прохождению тестов. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Плохой код похож на плохую шутку: чем больше вы объясняете, тем менее смешной он становится». Аналогично, FinTRec избегает избыточности, фокусируясь на эффективном извлечении информации для достижения оптимальных результатов в задачах кросс-продаж и таргетированной рекламы.

Куда Ведет Этот Путь?

Представленная работа, демонстрируя потенциал трансформаторных моделей в контексте финансовых сервисов, неизбежно поднимает вопросы не столько о достигнутом прогрессе, сколько о фундаментальных ограничениях. Достижение “хорошей” производительности на тестовых данных — недостаточное условие для построения действительно надежной системы. Важно понимать, что любые последовательности, используемые для обучения, не могут охватить всю полноту возможных сценариев, что создает риск возникновения непредсказуемого поведения в реальных условиях эксплуатации. Детерминированность, казалось бы, простая концепция, становится критически важной, когда речь идет о финансовых операциях.

Дальнейшие исследования должны быть направлены не только на увеличение объема обучающих данных или усложнение архитектуры модели, но и на разработку методов формальной верификации алгоритмов. Необходимо доказать, что предложенная система действительно обладает желаемыми свойствами, а не просто демонстрирует их на ограниченном наборе примеров. Вопрос о воспроизводимости результатов также остается открытым. Если результат нельзя воспроизвести, он, строго говоря, недостоверен, и любая оптимизация, основанная на нем, — ошибочна.

Будущее, вероятно, за гибридными подходами, сочетающими в себе мощь нейронных сетей с принципами формальной логики и верификации. До тех пор, пока алгоритм не может быть доказан, а не просто протестирован, его применение в финансовой сфере остается рискованным предприятием. И пусть элегантность кода проявляется в его математической чистоте, а не в скорости достижения «лучшего» результата.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.14865.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-23 13:35