Финансовые таблицы: где большие языковые модели терпят неудачу

Автор: Денис Аветисян

Новый бенчмарк FinSheet-Bench выявил слабые места современных моделей искусственного интеллекта при работе с финансовыми данными и сложными расчетами в электронных таблицах.

🐢

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

Телеграм канал

Несмотря на прогресс в развитии больших языковых моделей, даже самые современные из них допускают примерно одну ошибку на шесть вопросов при решении задач, связанных с финансовыми таблицами, при этом увеличение размера модели и внедрение механизмов рассуждения лишь незначительно повышают точность, как показывает анализ времени ответа и результатов, представленных в таблице 4.

Исследование представляет FinSheet-Bench — эталон для оценки возможностей больших языковых моделей в понимании финансовых таблиц, и демонстрирует необходимость разработки архитектур, разделяющих понимание документов и детерминированные вычисления.

Несмотря на успехи больших языковых моделей (LLM) в обработке текстовой информации, их способность к точному извлечению и логическому анализу структурированных данных из финансовых таблиц остается ограниченной. В работе ‘FinSheet-Bench: From Simple Lookups to Complex Reasoning, Where LLMs Break on Financial Spreadsheets’ представлен новый бенчмарк FinSheet-Bench, созданный на основе реальных структур портфелей частных инвестиций, для оценки производительности LLM в задачах извлечения информации и численного анализа из табличных данных. Эксперименты показали, что ни одна из протестированных моделей (OpenAI, Google, Anthropic) не достигает необходимой точности для автономного использования в профессиональной финансовой практике, даже лучшая из них, Gemini 3.1 Pro, демонстрирует точность в 82.4%. Какие архитектурные подходы, разделяющие понимание документов и детерминированные вычисления, необходимы для надежной автоматизации анализа финансовых таблиц с помощью LLM?

Предсказание сбоев: Вызовы извлечения финансовых данных

Традиционные методы финансового анализа неизменно опираются на точную, детерминированную вычислительную основу ключевых показателей. В основе этой практики лежит предположение о предсказуемости и стабильности финансовых данных, что позволяет применять строгие математические модели для оценки рисков и доходности. Использование четко определенных формул, таких как расчет коэффициента $P/E$ или внутренней нормы доходности (IRR), предполагает, что входные данные будут точными и не содержать двусмысленностей. Таким образом, достоверность и надежность полученных результатов напрямую зависят от точности исходных данных и строгого соблюдения методологии вычислений. Этот подход, проверенный временем, обеспечивает воспроизводимость и объективность в оценке финансовых показателей, что является критически важным для принятия обоснованных инвестиционных решений.

Извлечение данных из сложных финансовых таблиц, распространенных в реальной практике, зачастую представляет собой трудоемкий и подверженный ошибкам процесс. В отличие от автоматизированных систем, требующих четко структурированных входных данных, анализ таких таблиц нередко требует ручного ввода, проверки и корректировки информации. Это связано с разнообразием форматов, отсутствием единых стандартов представления данных и наличием сложных взаимосвязей между ячейками. Неточности, возникающие на этом этапе, могут существенно повлиять на результаты финансового анализа, приводя к ошибочным решениям в управлении инвестициями и оценке рисков. Автоматизация этого процесса, таким образом, становится критически важной задачей для повышения эффективности и надежности финансового анализа.

Анализ альтернативных инвестиций и управление рисками сталкиваются с серьезными трудностями из-за скорости, с которой меняется финансовая информация. Традиционные методы обработки данных часто не успевают за потоком неструктурированных отчетов и таблиц, что приводит к задержкам в принятии решений и увеличению потенциальных убытков. Невозможность оперативно извлекать и анализировать данные из разнообразных финансовых документов, таких как отчеты о прибылях и убытках, балансовые отчеты и прочие, особенно в сфере альтернативных инвестиций, где информация часто фрагментирована и не стандартизирована, существенно ограничивает возможности инвесторов и менеджеров рисков. Это требует разработки новых, автоматизированных подходов к извлечению и обработке данных, способных обеспечить быструю и точную оценку рисков и возможностей на динамично меняющемся финансовом рынке.

Языковые модели: Новый горизонт автоматизации извлечения данных

Крупные языковые модели (LLM) представляют собой перспективное направление для автоматизации извлечения данных из финансовых электронных таблиц. Традиционные методы извлечения данных часто требуют ручного труда и подвержены ошибкам, особенно при работе с неструктурированными или сложными таблицами. LLM способны анализировать текстовое представление данных таблицы и извлекать необходимую информацию, такую как конкретные значения, взаимосвязи между данными и результаты вычислений, без необходимости предварительного программирования для каждого конкретного случая. Это позволяет значительно сократить время и затраты на обработку финансовых данных, а также повысить точность и надежность полученных результатов.

Процесс автоматизированного извлечения данных из финансовых таблиц начинается с преобразования структурированных данных в текстовый формат посредством сериализации данных. Этот этап необходим, поскольку большие языковые модели (LLM) работают преимущественно с текстовой информацией. Сериализация позволяет представить данные таблицы в виде последовательности символов, пригодной для обработки. После сериализации выполняется токенизация — разбиение текстовой строки на отдельные токены (слова, символы, подслова), которые являются основными единицами обработки для LLM. Токенизация обеспечивает стандартизацию входных данных и упрощает дальнейший анализ и извлечение информации.

Языковые модели (LLM) способны выполнять задачи по поиску отдельных значений (Single-Value Lookup) и сложные многошаговые рассуждения (Multi-Step Reasoning) для извлечения финансовой информации из структурированных данных. В процессе поиска отдельных значений LLM идентифицируют и извлекают конкретные данные, соответствующие заданным критериям. Более сложные задачи включают анализ взаимосвязей между различными элементами данных для получения комплексных финансовых показателей. Однако, текущая точность моделей на данный момент составляет 82.4%, что указывает на необходимость дальнейшей оптимизации и совершенствования алгоритмов для повышения надежности и достоверности извлекаемых данных.

Анализ точности языковых моделей по категориям вопросов показывает, что простые поисковые задачи решаются с высокой точностью, но задачи, требующие вычислений или многошагового рассуждения, значительно сложнее, особенно сортировка (83% для лучшей модели против 37.5% в среднем), несмотря на высокую точность извлечения списков (85.5%), что указывает на трудности с упорядочиванием элементов по величине.

Оценка производительности: Цена ошибки в финансовых данных

Критически важным аспектом при использовании больших языковых моделей (LLM) для извлечения финансовых данных является уровень ошибок, который напрямую влияет на достоверность полученных результатов. Неточности в извлеченных данных могут приводить к неверным финансовым отчетам, ошибочным инвестиционным решениям и, как следствие, финансовым потерям. Высокая частота ошибок, даже при незначительных неточностях в отдельных данных, может существенно исказить общую картину и привести к неправильной интерпретации финансовой информации. Поэтому, оценка и минимизация уровня ошибок является первостепенной задачей при внедрении LLM в финансовые процессы.

Систематическая оценка производительности больших языковых моделей (LLM) в задачах, связанных с пониманием финансовых таблиц, критически важна для обеспечения надежности извлекаемой информации. Фреймворки, такие как FinSheet-Bench, предоставляют стандартизированную методологию и набор тестов, позволяющих количественно оценить точность LLM при решении различных задач, включая поиск данных, выполнение расчетов и агрегацию результатов. Использование таких фреймворков позволяет выявить слабые места моделей, сравнить производительность различных LLM и отслеживать прогресс в улучшении их возможностей обработки финансовых данных, что необходимо для внедрения этих технологий в критически важные финансовые приложения.

Несмотря на то, что детерминированные вычисления остаются золотым стандартом точности, современные большие языковые модели (LLM) демонстрируют общую точность на уровне 82.4%, что пока не соответствует человеческой производительности. Особую сложность для LLM представляют задачи сложной агрегации данных, где точность падает до 20%. Это указывает на существенные ограничения в способности LLM к корректной обработке и объединению информации, требующей логических операций и математических вычислений, что критически важно для финансовых приложений.

Простые поисковые операции, такие как извлечение конкретного значения из таблицы на основе заданного критерия, демонстрируют относительно высокую точность — 89%. Однако, производительность языковых моделей значительно снижается при выполнении более сложных задач, требующих логических рассуждений, агрегации данных или применения финансовых формул. Снижение точности особенно заметно при решении задач, включающих сложные вычисления и обработку нескольких источников данных, что указывает на ограничения текущих моделей в понимании и корректном применении финансовых концепций.

Средняя точность моделей Gemini 3.1 Pro, GPT-5.2 и Claude Opus 4.6 умеренно снижается с увеличением длины файла (на 0.23 процентных пункта на 1000 символов, <span class="katex-eq" data-katex-display="false">R^{2}=0.30</span>), хотя структура файла также оказывает значительное влияние на результат. — Средняя точность моделей Gemini 3.1 Pro, GPT-5.2 и Claude Opus 4.6 умеренно снижается с увеличением длины файла (на 0.23 процентных пункта на 1000 символов, $R^{2}=0.30$ ), хотя структура файла также оказывает значительное влияние на результат.

Смягчение рисков и обеспечение надежности: За пределами автоматизации

Высокий уровень ошибок при извлечении финансовых данных представляет серьезную угрозу, особенно в контексте альтернативных инвестиций. Сложность и неоднородность данных, характерные для таких стратегий — хедж-фонды, частный капитал, недвижимость — значительно увеличивают вероятность некорректной интерпретации информации. Даже незначительные погрешности в данных могут привести к ошибочным финансовым решениям, существенным потерям и нарушению нормативных требований. В отличие от более стандартизированных рынков, где данные обычно более структурированы и доступны, альтернативные инвестиции часто опираются на неструктурированные источники, требующие повышенного внимания к точности и валидации извлеченной информации. Таким образом, обеспечение высокой надежности извлечения данных является критически важным для поддержания целостности инвестиционных стратегий и минимизации рисков.

Несмотря на значительные достижения в области языковых моделей, проверка результатов, полученных с их помощью, человеком остается критически важной для обеспечения целостности финансовых решений. В сфере альтернативных инвестиций, где точность данных имеет первостепенное значение, даже незначительные ошибки могут привести к серьезным финансовым потерям. Поэтому, прежде чем использовать данные, извлеченные языковыми моделями, для принятия инвестиционных решений, необходим этап ручной проверки, осуществляемый квалифицированными специалистами. Этот процесс позволяет выявлять и исправлять потенциальные неточности, гарантируя надежность и достоверность информации, на которой основаны важные финансовые операции.

Использование синтетических данных становится все более важным инструментом для повышения надежности и устойчивости систем, основанных на больших языковых моделях (LLM) в финансовой сфере. В условиях ограниченности или неполноты реальных данных, искусственно сгенерированные наборы позволяют существенно расширить обучающую выборку и оценить производительность модели в различных, включая экстремальные, сценариях. Этот подход особенно ценен при работе с альтернативными инвестициями, где исторические данные могут быть фрагментарными или отсутствовать. Генерация синтетических данных позволяет модели «увидеть» больше вариантов развития событий и лучше адаптироваться к новым условиям, минимизируя риск ошибок и повышая точность прогнозов, что критически важно для принятия обоснованных финансовых решений.

Внедрение возможностей логического вывода, продемонстрированное улучшением точности на 22,8% в модели GPT-5.2, представляет собой перспективное направление повышения эффективности языковых моделей. Исследования показывают, что традиционные LLM часто сталкиваются с трудностями при решении задач, требующих не просто распознавания закономерностей, но и понимания взаимосвязей между данными. Улучшение логических способностей позволяет моделям не только извлекать информацию, но и делать обоснованные выводы, что особенно важно в сложных областях, таких как финансовый анализ и принятие инвестиционных решений. Повышенная точность, достигнутая в GPT-5.2, свидетельствует о том, что развитие этих способностей является ключом к созданию более надежных и интеллектуальных систем, способных решать широкий спектр задач с большей уверенностью и компетентностью.

Тепловая карта точности показывает, что модель GPT-3.5-Turbo испытывает переполнение контекста на 6 из 24 файлов, в то время как файлы synthetic4\_A являются наиболее сложными, а synthetic2\_C - наиболее простыми для всех моделей. — Тепловая карта точности показывает, что модель GPT-3.5-Turbo испытывает переполнение контекста на 6 из 24 файлов, в то время как файлы synthetic4\_A являются наиболее сложными, а synthetic2\_C — наиболее простыми для всех моделей.

Представленный труд демонстрирует, что современные языковые модели сталкиваются с трудностями при работе со сложными финансовыми таблицами, что подтверждает идею о том, что системы — это не инструменты, а экосистемы. Очевидно, что разделение понимания документа от детерминированных вычислений является ключевым шагом к созданию надежных систем. В этом контексте, слова Винтона Серфа приобретают особую актуальность: «Сеть — это не просто технология, это способ организации». Эта фраза подчеркивает необходимость целостного подхода к построению систем, где каждый компонент взаимодействует друг с другом, подобно экосистеме, а не просто выполняет отдельные функции. Ошибки в архитектуре, как показывает исследование, неизбежно приводят к сбоям, и только продуманная организация может обеспечить устойчивость системы.

Куда же дальше?

Представленный анализ, демонстрируя хрупкость современных языковых моделей перед лицом финансовых таблиц, лишь обнажает более глубокую проблему. Масштабируемость — всего лишь слово, которым оправдывается усложнение. Стремление к автоматизированному извлечению данных из структурированных документов, как показано, неизбежно наталкивается на разрыв между декларативным пониманием и детерминированными вычислениями. Идеальная архитектура — миф, необходимый, чтобы не потерять рассудок, но она не должна становиться самоцелью.

Вместо того, чтобы пытаться построить всеобъемлющую систему, способную решить все задачи, следует признать, что архитектурные решения — это пророчества о будущих сбоях. Более перспективным представляется поиск подходов, разделяющих понимание документа и вычисления, позволяющих модели адаптироваться к непредвиденным изменениям в структуре данных. Всё, что оптимизировано, однажды потеряет гибкость.

Будущие исследования должны сместиться от простого улучшения производительности к исследованию принципов формирования устойчивых, самоорганизующихся систем. Системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить. И в этой «выращенной» архитектуре, вероятно, не будет места для абсолютной точности, но будет место для адаптации и эволюции.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2603.07316.pdf

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

Смотрите также:

2026-03-10 14:42