Финансовый аналитик нового поколения: Искусственный интеллект с обоснованием решений

от

Автор: Денис Аветисян

В статье рассматривается подход к созданию интеллектуальных агентов, способных принимать финансовые решения, подкрепленные внешними знаниями и понятными объяснениями.

🐢

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

Бесплатный Телеграм канал

Исследование посвящено разработке системы, использующей большие языковые модели и семантическое представление знаний для повышения точности, достоверности и прозрачности финансовых решений.

Несмотря на растущую потребность в прозрачных и обоснованных решениях в финансовой сфере, традиционные методы часто уступают в способности эффективно использовать неструктурированные знания и обеспечивать четкую причинно-следственную связь. В данной работе, посвященной разработке ‘Knowledge-Augmented Large Language Model Agents for Explainable Financial Decision-Making’, предложен инновационный подход, использующий большие языковые модели, дополненные внешними знаниями, для повышения точности, достоверности и интерпретируемости финансовых решений. Предложенная архитектура, сочетающая семантическое представление данных, механизм внимания и оптимизацию согласованности объяснений, демонстрирует превосходство над существующими моделями в задачах обработки финансовых текстов и принятия решений. Способны ли подобные системы стать основой для нового поколения интеллектуальных финансовых консультантов, способных не только прогнозировать, но и аргументированно обосновывать свои рекомендации?

Ограничения Традиционного Финансового ИИ

Современные системы искусственного интеллекта в финансах зачастую демонстрируют ограниченные возможности при принятии сложных, многогранных решений, существенно опираясь на анализ исторических данных и выявленных закономерностей. Такой подход, хотя и эффективен в стабильных рыночных условиях, оказывается недостаточно надежным при возникновении непредсказуемых событий или при столкновении с новыми, ранее не встречавшимися ситуациями. Использование исключительно исторических паттернов ограничивает способность систем адаптироваться к изменяющейся реальности и приводит к ошибкам в прогнозировании и оценке рисков, особенно в периоды повышенной волатильности или при возникновении «черных лебедей». Это подчеркивает необходимость разработки более гибких и адаптивных моделей, способных учитывать широкий спектр факторов и применять более сложные методы анализа для принятия обоснованных финансовых решений.

Существующие системы финансового искусственного интеллекта часто демонстрируют ограниченные возможности в интеграции внешних источников информации и предоставлении обоснований для принимаемых решений. В отличие от человеческих экспертов, способных учитывать широкий спектр факторов, включая новости, геополитические события и отраслевые тенденции, алгоритмы, как правило, полагаются исключительно на структурированные данные прошлых периодов. Это приводит к ситуации, когда система может генерировать прогнозы или рекомендации, не имея возможности объяснить логику, лежащую в их основе, и, следовательно, не позволяя пользователю оценить риски и обоснованность этих решений. Отсутствие прозрачности и способности к контекстуализации ограничивает доверие к этим системам и препятствует их эффективному использованию в сложных финансовых сценариях, требующих глубокого понимания и критического мышления.

Растущий объем неструктурированных финансовых данных, включающий новостные статьи, социальные сети и экспертные отчеты, представляет серьезную проблему для традиционных систем искусственного интеллекта. Эти системы, как правило, обучены на структурированных данных и испытывают трудности при анализе и интеграции информации, представленной в свободной форме. В связи с этим, возникает необходимость в разработке новых подходов, способных извлекать значимые сведения из неструктурированных источников, устанавливать связи между различными типами данных и предоставлять обоснованные прогнозы и рекомендации. Перспективные направления включают в себя применение методов обработки естественного языка, графовых баз данных и нейро-символических систем, которые позволяют сочетать статистические и логические подходы к анализу информации, что крайне важно для принятия взвешенных решений в условиях высокой неопределенности.

Знание-Усиленная LLM-Агент: Новый Подход

В основе нашего подхода лежит использование модели LLM с расширенным извлечением информации (Retrieval-Augmented LLM), что позволяет объединить возможности больших языковых моделей с преимуществами внешнего поиска и извлечения знаний. Традиционные LLM ограничены объемом данных, на которых они обучались, и могут устаревать или испытывать трудности с обработкой информации, не включенной в их обучающую выборку. Метод расширения позволяет модели динамически получать доступ к актуальной и релевантной информации из внешних источников, таких как базы данных, документы и веб-сайты, и использовать её для улучшения точности, полноты и контекстуальной осведомленности при генерации ответов или выполнении задач. Это особенно важно в быстро меняющейся финансовой сфере, где актуальность информации критически важна.

Агент использует семантическое представление для преобразования как структурированных данных, так и неструктурированных финансовых текстов в единое векторное пространство. Это достигается путем применения моделей машинного обучения для кодирования информации из различных источников в многомерные векторы, отражающие семантическое значение. Структурированные данные, такие как финансовые показатели и рыночные котировки, преобразуются в векторы, отражающие их числовые значения и взаимосвязи. Неструктурированные тексты, включая новостные статьи, отчеты аналитиков и пресс-релизы, обрабатываются моделями обработки естественного языка (NLP) для извлечения семантической информации и представления ее в виде векторов. В результате, информация из разных источников, ранее представленная в разных форматах, объединяется в единое векторное пространство, позволяя агенту эффективно выполнять семантический поиск, анализ и обобщение информации.

Интеграция структурированных данных и неструктурированного текста позволяет агенту получить более полное представление о финансовой среде. Структурированные данные, такие как финансовые показатели компаний, котировки акций и макроэкономические индикаторы, предоставляют количественную информацию. Неструктурированные данные, включающие новостные статьи, отчеты аналитиков и публикации в социальных сетях, содержат качественную информацию и контекст. Комбинируя оба типа данных, агент способен учитывать не только фактические цифры, но и факторы, влияющие на финансовые рынки, что повышает точность анализа и улучшает качество принимаемых решений. Это позволяет агенту выявлять взаимосвязи, которые могут быть упущены при анализе только одного типа данных.

Архитектурные Основы: Рассуждения и Верификация

Генерация рассуждений в рамках агента осуществляется с использованием механизма Multi-Head Attention, позволяющего строить логические цепочки и выявлять причинно-следственные связи. Multi-Head Attention позволяет модели одновременно учитывать различные аспекты входных данных, вычисляя взвешенные представления, отражающие взаимосвязи между элементами последовательности. В процессе построения логической цепочки, механизм определяет релевантные зависимости между утверждениями, что способствует выявлению причинно-следственных связей и формированию обоснованных выводов. Взвешивание осуществляется на основе вычисляемых коэффициентов внимания, отражающих степень взаимосвязи между элементами. Использование нескольких «голов» внимания позволяет модели улавливать более сложные и тонкие зависимости, чем при использовании единого механизма внимания.

Динамическое структурированное управление (Dynamic Structured Gating) представляет собой механизм, обеспечивающий эффективное согласование и объединение внутренних представлений агента с извлеченными знаниями. Этот процесс использует управляемые веса для определения степени влияния каждого источника информации, что позволяет избирательно интегрировать релевантные знания и подавлять шум. В результате, формируемые ответы отличаются большей связностью и точностью, поскольку система фокусируется на наиболее значимых данных и избегает противоречий между внутренними рассуждениями и внешними источниками. Эффективность данного механизма заключается в адаптивной природе весов, которые пересчитываются для каждого конкретного запроса, учитывая контекст и релевантность информации.

Механизмы проверки фактов обеспечивают надежность информации, используемой в процессе рассуждений агента, что критически важно для формирования доверия к принимаемым решениям. Данные механизмы включают в себя перекрестную проверку источников информации, выявление противоречий и оценку достоверности утверждений на основе известных фактов и знаний. Для этого используются различные подходы, такие как сопоставление с авторитетными базами данных, анализ контекста и использование моделей оценки правдоподобия. Эффективная верификация фактов позволяет агенту избегать распространения ложной или недостоверной информации, повышая точность и обоснованность его выводов и рекомендаций.

Для повышения эффективности представления знаний и процесса рассуждений, в архитектуру агента интегрированы методы интеграции графов знаний и структуро-ориентированного внимания. Интеграция графов знаний позволяет структурировать информацию в виде сущностей и отношений, что обеспечивает более точное и контекстуально-обоснованное извлечение фактов. Структуро-ориентированное внимание, в свою очередь, фокусируется на значимых связях внутри графа знаний, определяя приоритетные направления рассуждений и повышая устойчивость к нерелевантной информации. Комбинация этих методов позволяет агенту более эффективно использовать и анализировать сложные знания, что ведет к улучшению качества принимаемых решений и повышению общей надежности системы.

Результаты и Валидация с FiQA

Агент обучался и оценивался на наборе данных FiQA, представляющем собой комплексный ресурс для задач ответа на вопросы в области финансов. FiQA включает в себя разнообразные финансовые вопросы, требующие анализа и синтеза информации из различных источников. Набор данных охватывает широкий спектр тем, таких как инвестиции, кредиты, страхование и личное финансовое планирование, что позволяет оценить способность агента к комплексному пониманию и решению финансовых задач. FiQA содержит как вопросы, требующие фактических знаний, так и вопросы, требующие логических рассуждений и анализа сценариев.

Предложенный агент, использующий расширение знаний, достиг точности 0.79 на наборе данных FiQA, что превосходит результаты существующих методов, включая Expel, Aios, Agentsafetybench и Agentlite. Данный показатель точности был получен в ходе сравнительного анализа производительности, демонстрируя превосходство разработанного агента в задачах финансового вопросно-ответного анализа над альтернативными подходами. Результаты экспериментов подтверждают, что интеграция дополнительных знаний значительно повышает способность агента к корректному и обоснованному принятию финансовых решений.

Для эффективной оценки рисков в процессе принятия финансовых решений использовались фреймворки метрического обучения. Данный подход позволил агенту научиться различать различные уровни риска, основываясь на извлеченных знаниях и контексте вопроса. Метрическое обучение предполагает создание векторных представлений финансовых данных, позволяющих количественно оценить степень риска, связанную с каждым вариантом. В процессе обучения агент оптимизировал функцию потерь, направленную на максимизацию расстояния между представлениями низкорисковых и высокорисковых сценариев, что привело к более точной дифференциации рисков и, как следствие, к принятию более обоснованных финансовых решений.

Агент продемонстрировал показатель FactScore в 0.79, что свидетельствует о повышении качества генерируемых ответов и усилении согласованности знаний при принятии финансовых решений. FactScore оценивает как правдоподобность сгенерированного текста, так и его соответствие исходным знаниям, полученным из финансовых источников. Значение 0.79 указывает на высокую степень соответствия между сгенерированными ответами и подтверждающими фактами, что особенно важно в контексте финансовых вопросов, где точность и достоверность информации имеют первостепенное значение. Это подтверждает способность агента не только генерировать грамматически корректные ответы, но и обеспечивать их фактическую точность и обоснованность.

В ходе экспериментов было установлено, что оптимальная производительность агента достигается при размере пакета (batch size) равном 32. Данный размер пакета обеспечивает наилучший баланс между стабильностью градиентов в процессе обучения, чувствительностью к контексту задаваемых вопросов и эффективным использованием накопленных знаний. Отклонение от данного значения, как в сторону увеличения, так и уменьшения размера пакета, приводило к снижению общей производительности агента, что указывает на критическую важность параметра для достижения пиковой эффективности в задачах финансового вопросно-ответного моделирования.

Перспективы Развития: К Интеллектуальным Финансам

В дальнейшем, исследования сосредоточатся на значительном расширении базы знаний агента и интеграции потоковых данных в режиме реального времени. Это предполагает не только увеличение объема информации, охватывающей широкий спектр финансовых инструментов и рыночных условий, но и разработку алгоритмов, способных эффективно обрабатывать и анализировать поступающие данные с высокой скоростью. Использование актуальных данных позволит агенту адаптироваться к меняющейся рыночной конъюнктуре, более точно прогнозировать тренды и выявлять потенциальные возможности для инвестиций, обеспечивая тем самым повышение эффективности и надежности принимаемых решений. Развитие этих направлений позволит создать интеллектуальную систему, способную оперативно реагировать на внешние факторы и оптимизировать финансовые стратегии в динамичной среде.

Предстоит эра, когда интеллектуальные агенты смогут предвидеть и нейтрализовать финансовые риски, предлагая индивидуальные инвестиционные рекомендации. Эти системы, используя сложные алгоритмы и анализ больших данных, не просто реагируют на изменения рынка, а активно прогнозируют потенциальные угрозы и возможности. Вместо пассивного следования за трендами, агенты смогут формировать оптимальные инвестиционные стратегии, адаптированные к конкретным целям и профилю риска каждого пользователя. Благодаря этому, управление финансами станет более эффективным, доступным и ориентированным на индивидуальные потребности, что откроет новые горизонты для развития финансовой грамотности и благосостояния.

Внедрение возможностей объяснимого принятия решений является ключевым фактором для повышения доверия к системам искусственного интеллекта в финансовой сфере. Традиционно, алгоритмы машинного обучения функционируют как “черные ящики”, принимая решения без предоставления понятных обоснований. Однако, развитие технологий, позволяющих прослеживать логику работы алгоритма и представлять ее в доступной форме, кардинально меняет ситуацию. Способность объяснить, почему было принято то или иное финансовое решение — будь то одобрение кредита, рекомендация инвестиций или выявление риска — необходима для укрепления доверия со стороны пользователей и регуляторов. Это не только повышает прозрачность и подотчетность, но и позволяет выявлять потенциальные ошибки или предвзятости в алгоритмах, обеспечивая более справедливые и надежные финансовые инструменты.

Предлагаемая технология открывает беспрецедентные возможности для развития интеллектуальных финансов, предоставляя инструменты для расширения финансовых возможностей как частных лиц, так и крупных институтов. Она способна автоматизировать сложные финансовые операции, оптимизировать инвестиционные стратегии и значительно снизить риски, связанные с колебаниями рынка. Повышение доступности и эффективности финансовых услуг, благодаря интеллектуальным системам, позволит большему количеству людей принимать обоснованные финансовые решения и достигать своих целей. Более того, институциональные инвесторы смогут использовать передовые алгоритмы для анализа огромных массивов данных, выявления скрытых закономерностей и максимизации прибыли, что в конечном итоге способствует росту и стабильности финансовой системы в целом.

Представленное исследование демонстрирует стремление к упрощению сложных процессов принятия финансовых решений. Авторы предлагают подход, основанный на расширении возможностей больших языковых моделей за счет внешних знаний, что позволяет достичь большей точности и прозрачности рассуждений. Это соответствует принципу, который однажды сформулировал Линус Торвальдс: «Я предпочитаю оптимистичный подход: если что-то работает, лучше этого не трогать». В данном контексте, это означает, что добавление внешних знаний к существующим моделям — эффективный способ улучшить их функциональность, не усложняя при этом базовую структуру. Акцент на объяснимости рассуждений особенно важен, поскольку позволяет отследить логику принятия решений и выявить потенциальные ошибки, что соответствует стремлению к ясности и минимализму в сложных системах.

Что дальше?

Предложенная архитектура, несомненно, представляет собой шаг к более прозрачным и обоснованным решениям в финансовой сфере. Однако, за кажущейся простотой интеграции внешних знаний скрывается сложность, требующая дальнейшего осмысления. Суть не в увеличении объема добавленных данных, а в выявлении той минимальной информации, которая действительно необходима для принятия решения. Иначе, агент рискует утонуть в море фактов, потеряв способность к ясной оценке.

Особое внимание следует уделить не только точности, но и устойчивости системы к неполным или противоречивым данным. Финансовые рынки по своей природе непредсказуемы, и агент, полагающийся исключительно на «идеальные» знания, обречен на неудачу. Задача заключается в создании системы, способной к критическому анализу информации и осознанию границ собственной компетенции.

Будущие исследования должны быть направлены на разработку более эффективных методов семантического представления знаний и механизмов внимания, способных отличать релевантную информацию от шума. В конечном счете, истинный прогресс будет достигнут не за счет усложнения модели, а за счет ее упрощения — до той степени, когда каждая деталь будет нести в себе смысл.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.09440.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-11 09:33