Финансовые риски и ИИ: Новый тест на прочность

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили комплексный инструмент для оценки безопасности и надежности больших языковых моделей в сфере финансов.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

В рамках разработки CNFinBenchDataset осуществлялось тесное взаимодействие с 250 финансовыми экспертами для определения трех ключевых задач, на основе которых и был сформирован всеобъемлющий оценочный набор данных, призванный стать стандартом для тестирования больших языковых моделей в финансовой сфере.

CNFinBench: Бенчмарк для оценки безопасности и соответствия нормативным требованиям больших языковых моделей в финансовой сфере с использованием многоходового состязательного тестирования и новой метрики HICS.

Несмотря на растущее внедрение больших языковых моделей в финансовый сектор, существующие методы оценки их безопасности и соответствия нормативным требованиям остаются недостаточно строгими. В данной работе представлена новая платформа ‘CNFinBench: A Benchmark for Safety and Compliance of Large Language Models in Finance’, предназначенная для всесторонней оценки рисков и надежности LLM в контексте финансовых задач. CNFinBench использует многоходовые диалоги с элементами «красной команды» и фокусируется на триаде «Способность-Соответствие-Безопасность», выявляя существенный разрыв между базовой производительностью моделей и их способностью соблюдать финансовые нормы. Сможет ли CNFinBench стать надежным инструментом для обеспечения ответственного и безопасного применения LLM в финансовой индустрии?

Взлет LLM в Финансах: Нераскрытый Потенциал и Возникающие Риски

В финансовой сфере наблюдается стремительное внедрение больших языковых моделей (БЯМ), открывающих новые возможности для повышения эффективности и получения ценных аналитических данных. Эти модели, обученные на огромных массивах текстовой информации, способны автоматизировать рутинные задачи, такие как анализ финансовых отчетов, выявление мошеннических операций и обработка запросов клиентов. Помимо этого, БЯМ позволяют извлекать скрытые закономерности из неструктурированных данных, например, из новостных лент и социальных сетей, что дает возможность принимать более обоснованные инвестиционные решения и прогнозировать рыночные тенденции. В результате, финансовые учреждения все активнее используют БЯМ для оптимизации процессов, снижения издержек и повышения качества обслуживания, что указывает на значительный потенциал этих технологий для трансформации отрасли.

Внедрение больших языковых моделей (LLM) в финансовую сферу, несмотря на очевидные преимущества, сопряжено с рядом новых рисков. Неточности в рассуждениях моделей могут привести к ошибочным финансовым решениям, особенно в сложных и непредсказуемых рыночных условиях. Кроме того, соответствие нормативным требованиям становится серьезной проблемой, поскольку LLM могут генерировать информацию, нарушающую законодательство о конфиденциальности или финансовом регулировании. Наконец, существует потенциал для генерации вредоносных или предвзятых результатов, что может негативно сказаться на репутации финансовых институтов и доверии клиентов. Тщательная проверка и постоянный мониторинг этих рисков являются критически важными для ответственного использования LLM в финансовом секторе.

Традиционные финансовые показатели и метрики, разработанные для оценки деятельности человека или простых алгоритмов, оказываются недостаточными при анализе возможностей и рисков, связанных с большими языковыми моделями (LLM). Эти модели способны обрабатывать и генерировать сложные тексты, имитирующие человеческое мышление, но их способность к логическим умозаключениям и пониманию контекста в тонких финансовых ситуациях требует принципиально новых методов оценки. Существующие бенчмарки, ориентированные на количественные показатели, не учитывают качественные аспекты, такие как способность модели выявлять скрытые риски, интерпретировать нечеткие формулировки или адаптироваться к меняющимся рыночным условиям. Таким образом, для всесторонней оценки LLM в финансовой сфере необходимы комплексные метрики, учитывающие не только точность прогнозов, но и способность к критическому мышлению и пониманию нюансов, характерных для сложных финансовых сценариев.

Для разработки задач, требующих специальных навыков, был проведен комплексный процесс, включающий анализ литературы, экспертные консультации и три итерации Дельфи-метода с участием 210 специалистов для создания финансовой таксономии, учитывающей сложность и частоту использования.

CNFinBench: Комплексный Бенчмарк для Финансовых LLM

CNFinBench представляет собой новый комплексный бенчмарк для оценки больших языковых моделей (LLM) в финансовой сфере. В отличие от традиционных метрик, фокусирующихся исключительно на точности ответов, CNFinBench оценивает LLM по трем ключевым параметрам: способности (Capability) выполнять финансовые задачи, соответствию нормативным требованиям (Compliance), и безопасности (Safety). Данный подход позволяет получить более полную картину производительности модели, учитывая не только корректность, но и потенциальные риски, связанные с соблюдением регуляторных норм и предотвращением предоставления вводящей в заблуждение или опасной информации в финансовом контексте.

В основе CNFinBench лежит методология “Многоэтапных Состязательных Консультаций”, имитирующих реалистичные взаимодействия с клиентами в финансовой сфере. Данный подход предполагает серию последовательных вопросов и ответов, направленных на выявление случаев снижения соответствия нормативным требованиям (compliance decay) по мере продолжения диалога. В отличие от одношаговых оценок, многоэтапные консультации позволяют оценить способность модели поддерживать надлежащий уровень соблюдения правил и избегать предоставления некорректной или вводящей в заблуждение информации в ходе длительного взаимодействия, что критически важно для практического применения LLM в финансовом секторе.

В отличие от традиционных бенчмарков, оценивающих языковые модели (LLM) на основе одношаговых запросов и ответов, CNFinBench использует многооборотные диалоговые сценарии, имитирующие реальные консультации с финансовыми клиентами. Такой подход позволяет более точно оценить поведение LLM в сложных, динамичных ситуациях, где последовательность вопросов и ответов влияет на конечный результат. Это обеспечивает более надежную и реалистичную оценку, выявляя потенциальные проблемы, которые могут проявиться только в ходе продолжительного взаимодействия, а не в изолированных тестовых примерах. В частности, данный подход позволяет оценить способность модели поддерживать контекст, адаптироваться к изменяющимся условиям и избегать противоречий на протяжении всего диалога.

Валидация Безопасности и Соответствия: Многогранный Подход

CNFinBench использует метрики, такие как ‘Harmful Instruction Compliance Score’ (HICS), для количественной оценки устойчивости модели к вредоносным запросам и предотвращения её неправомерного использования. Оценка HICS позволяет измерить способность модели сопротивляться манипуляциям и избегать генерации опасного или нежелательного контента. Модели, демонстрирующие успешную защиту, то есть достигающие показателя ≥ 80 HICS, характеризуются стабильной устойчивостью к вредоносным инструкциям и отсутствием утечек информации, что подтверждает их надёжность в критически важных приложениях.

Разработка CNFinBench основывается на существующих нормативных требованиях, включая стандарты МСФО (IFRS), правила Комиссии по ценным бумагам и биржам США (SEC Regulations) и руководящие указания Китайского регулятора банковской и страховой деятельности (CBIRC Guidelines). Это обеспечивает соответствие модели финансовым нормам и законодательным обязательствам, предъявляемым к финансовым учреждениям и системам, а также снижает риски несоблюдения регуляторных требований при использовании модели в реальных финансовых операциях и процессах.

В дополнение к CNFinBench, для всесторонней оценки устойчивости моделей и их уязвимости к враждебным воздействиям используются такие бенчмарки, как SafetyBench, ALERT и JailbreakBench. SafetyBench фокусируется на оценке безопасности моделей в широком спектре сценариев, ALERT — на выявлении уязвимостей, связанных с конфиденциальностью данных, а JailbreakBench — на проверке способности модели противостоять попыткам обхода установленных ограничений безопасности. Использование этих дополнительных бенчмарков позволяет получить более полную картину эффективности системы защиты и выявить потенциальные слабые места, которые могли бы быть упущены при использовании только одного инструмента оценки.

Результаты многоходовой состязательной оценки показали, что 23 модели демонстрируют различный уровень соответствия безопасным инструкциям, измеряемый индексом HICS (чем выше значение, тем безопаснее).

Более Широкие Последствия и Будущие Направления в Области Безопасности Финансового ИИ

Тщательное тестирование, подобное CNFinBench, играет ключевую роль в создании доверия и стимулировании ответственного внедрения больших языковых моделей (LLM) в финансовый сектор. Исследования демонстрируют высокую степень согласованности между оценками, выдаваемыми LLM, выступающими в роли экспертов, и мнениями специалистов-людей — показатель в 85% и коэффициент Коэна Каппа 0.72 подтверждают надежность автоматизированной оценки. Такой подход позволяет не только выявлять потенциальные уязвимости и риски, но и гарантирует, что решения, принимаемые на основе LLM, соответствуют высоким стандартам точности и надежности, необходимым для финансовой индустрии. Это, в свою очередь, способствует более широкому и безопасному принятию инноваций в сфере финансовых услуг.

Дальнейшая разработка специализированных бенчмарков, охватывающих более широкий спектр финансовых задач, представляется критически важной для оценки и совершенствования моделей искусственного интеллекта. В частности, такие инструменты, как FinEval, DocFinQA и FinanceBench, позволяют комплексно протестировать способности ИИ в различных областях — от анализа финансовых отчетов и обработки документов до ответов на сложные вопросы, касающиеся финансовых рынков. Углубленное тестирование по этим направлениям не только выявляет слабые места существующих моделей, но и способствует созданию более надежных и точных систем, способных решать реальные задачи в финансовой сфере. Постоянное расширение и усложнение этих бенчмарков, с включением новых, более сложных сценариев, является необходимым условием для обеспечения безопасного и эффективного применения ИИ в финансах.

Интеграция новых регуляторных стандартов, отраженных в AIR-BENCH 2024, является ключевым фактором повышения безопасности и соответствия систем финансового искусственного интеллекта. Исследования показывают, что даже самые передовые модели демонстрируют уязвимость к целенаправленным атакам и умеренный уровень отказов при проведении adversarial probing, составляя от 40 до 59.9%. Это подчеркивает необходимость постоянной адаптации и совершенствования систем защиты, а также строгого соблюдения нормативных требований для обеспечения надежности и стабильности финансовых операций, осуществляемых с использованием технологий искусственного интеллекта. Внедрение таких стандартов не только снижает риски финансовых потерь, но и способствует укреплению доверия к автоматизированным финансовым системам.

Исследование, представленное в данной работе, акцентирует внимание на необходимости всесторонней оценки больших языковых моделей в финансовой сфере, что созвучно идее о неизбежности старения любой системы. Подобно тому, как эрозия постепенно разрушает ландшафт, так и недостатки в безопасности и комплаенсе могут накапливаться в моделях, если не проводить регулярную и тщательную проверку. Как однажды заметил Анри Пуанкаре: «Математика — это искусство дать правильное определение». В контексте CNFinBench, определение безопасности и комплаенса требует не только статичного анализа, но и динамической оценки в ходе многоходовых диалогов, чтобы выявить скрытые уязвимости и обеспечить надежность системы в условиях меняющейся среды. Оценка моделей посредством CNFinBench, с ее акцентом на adversarial testing и метрикой HICS, позволяет более эффективно контролировать финансовые риски и продлить «время жизни» системы, делая старение более достойным.

Куда Далее?

Представленный CNFinBench, несомненно, является шагом вперед в оценке больших языковых моделей в финансовой сфере. Однако, сама природа оценки — это всегда лишь снимок системы в определенный момент времени. Инциденты, выявленные в ходе тестирования, не следует воспринимать как провалы, но как точки роста, сигналы о необходимости адаптации и улучшения. Система неизбежно стареет, и её устойчивость к новым угрозам — это не статическое свойство, а постоянный процесс обучения.

Очевидным направлением для дальнейших исследований является расширение спектра тестируемых сценариев, особенно в части учета неявных рисков и “чёрных лебедей”. Текущая метрика HICS, хотя и является полезным инструментом, не охватывает всей сложности финансовых взаимодействий. Необходимо искать более тонкие показатели, способные учитывать контекст и вероятность развития событий. Важно помнить, что точность предсказания не является абсолютной целью — важнее понимание границ применимости модели и её способности адаптироваться к изменяющимся условиям.

В конечном итоге, задача не в создании идеальной модели, а в разработке систем, способных достойно стареть, извлекая уроки из собственных ошибок. Время — это не метрика, которую можно победить, а среда, в которой система либо эволюционирует, либо угасает. И оценка, как CNFinBench, является лишь одним из инструментов, помогающих системе проложить свой путь к зрелости.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.09506.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-11 10:25