Финансовые отчеты под прицетом ИИ: новый вызов для интеллектуальных систем

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представляют MMFCTUB — комплексный набор данных для оценки способности искусственного интеллекта понимать сложные финансовые таблицы и извлекать из них ценную информацию.

"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

Набор данных MMFCTUB представляет собой тщательно структурированный ресурс, предназначенный для всестороннего анализа и улучшения алгоритмов машинного обучения, охватывающий широкий спектр сценариев и предоставляющий основу для количественной оценки и верификации новых подходов.

Представлен новый эталонный набор данных и методика оценки возможностей мультимодальных больших языковых моделей в области анализа финансовых кредитных отчетов, с акцентом на восприятие структуры таблиц, использование отраслевых знаний и численные расчеты.

Несмотря на успехи мультимодальных языковых моделей, их применение к пониманию финансовых кредитных таблиц остается малоизученным из-за проблем с качеством данных, высокой стоимости аннотаций и несоответствием между эталонными задачами и реальными сценариями. В данной работе представлен MMFCTUB: Multi-Modal Financial Credit Table Understanding Benchmark — новый эталонный набор данных, включающий более 7600 образцов и предназначенный для всесторонней оценки возможностей моделей в понимании структуры таблиц, использовании предметных знаний и выполнении численных расчетов. Использование MMFCTUB позволило выявить сильные и слабые стороны как проприетарных, так и открытых мультимодальных моделей в задачах анализа кредитных таблиц. Сможет ли MMFCTUB стать основой для создания более надежных и эффективных систем автоматизированного анализа финансовой информации?

Вызов Понимания Финансовых Таблиц

Традиционные методы анализа данных, такие как простые алгоритмы распознавания текста или стандартные модели машинного обучения, часто оказываются неэффективными при работе с финансовыми кредитными таблицами. Сложность заключается не только в объеме информации, но и в её структуре: таблицы содержат иерархические отношения, сложные заголовки, разнообразные единицы измерения и неявные связи между данными. Например, показатели прибыльности могут быть связаны с долгом компании, а оценка рисков — с отраслевой принадлежностью. Алгоритмы, не учитывающие эти нюансы, склонны к ошибкам, приводящим к неверной оценке кредитоспособности. Более того, таблицы часто содержат неполные или противоречивые данные, что требует от системы способности к логическому выводу и интерпретации контекста, что выходит за рамки возможностей стандартных методов обработки данных.

Оценка кредитных рисков требует не просто извлечения данных из таблиц, но и глубокого понимания лежащих в их основе финансовых принципов. Точное определение кредитоспособности заемщика невозможно без анализа не только числовых значений, но и взаимосвязей между ними, а также учета специфики финансовых показателей, таких как рентабельность, ликвидность и долговая нагрузка. Исследование показывает, что эффективная интерпретация табличных данных, объединенная с финансовой экспертизой, позволяет выявлять скрытые риски и принимать обоснованные решения о предоставлении кредитов, существенно снижая вероятность невозврата и повышая стабильность финансовой системы. Таким образом, сочетание анализа данных и финансовых знаний является ключевым фактором успешной оценки кредитных рисков.

Современные оценочные показатели зачастую оказываются недостаточными для всестороннего анализа кредитоспособности. Существующие бенчмарки, как правило, фокусируются на извлечении численных данных из финансовых таблиц, упуская из виду сложные взаимосвязи между показателями и необходимость применения финансовых принципов для их интерпретации. Это приводит к тому, что оценка рисков становится поверхностной и не учитывает тонкие нюансы, влияющие на платежеспособность заемщика. В результате, решения о выдаче кредита могут быть приняты на основе неполной информации, что повышает вероятность возникновения финансовых потерь и снижает общую надежность кредитной системы. Необходима разработка более совершенных методик, способных моделировать полный спектр рассуждений, необходимых для принятия обоснованных кредитных решений.

Набор данных для понимания финансовых кредитных таблиц был создан путем детальной проработки и структурирования соответствующих финансовых данных.

MMFCTUB: Комплексный Эталон для Мультимодального Анализа

MMFCTUB — это новый эталон, разработанный для оценки способности мульмодальных больших языковых моделей (MLLM) понимать и рассуждать, используя финансовые таблицы кредитной информации. В отличие от существующих бенчмарков, ориентированных на простое извлечение данных, MMFCTUB фокусируется на оценке способности моделей к восприятию структуры таблиц и применению специализированных финансовых знаний при анализе представленной информации. Эталон включает в себя разнообразные типы таблиц, охватывающие данные о кредитных транзакциях, сведения о месте жительства и другие релевантные параметры, что позволяет комплексно оценить производительность моделей в сценариях, приближенных к реальным задачам кредитной оценки.

В отличие от задач, ограничивающихся извлечением данных из таблиц, MMFCTUB требует от моделей демонстрации понимания структуры табличного представления и применения финансовых знаний для интерпретации информации. Это означает, что оценка проводится не только на предмет выявления конкретных значений, но и на предмет способности модели определить связи между данными, понять логику представления информации в таблице (например, зависимость между столбцами и строками) и использовать эти знания для принятия обоснованных финансовых решений. Для успешного прохождения тестов необходимо не просто найти нужную цифру, но и интерпретировать её в контексте всей таблицы и применить соответствующие финансовые правила и принципы.

Оценка MMFCTUB выходит за рамки простого извлечения данных из таблиц; она направлена на проверку способности моделей мультимодального машинного обучения (MLLM) к пониманию взаимосвязей между представленной информацией и принципами финансовой оценки. Это означает, что модель должна не только идентифицировать конкретные значения в таблице (например, сумму кредита, процентную ставку), но и правильно интерпретировать их в контексте общей финансовой надежности заемщика. Бенчмарк проверяет, способна ли модель сделать обоснованные выводы о кредитоспособности на основе представленных данных, учитывая, что одна и та же информация может иметь разное значение в зависимости от ее взаимосвязи с другими показателями в таблице.

В состав MMFCTUB входят разнообразные типы таблиц, включающие данные о кредитных транзакциях, сведения о месте жительства заемщика, историю кредитных обращений и прочую релевантную информацию. Такое разнообразие призвано максимально точно отразить реальные сценарии оценки кредитоспособности, с которыми сталкиваются финансовые аналитики и системы принятия решений. Включенные таблицы различаются по структуре, формату представления данных и степени детализации, что позволяет комплексно оценить способность моделей MLLM к адаптации и корректной интерпретации информации из различных источников.

Представленная круговая таксономия MMFCTUB демонстрирует основные когнитивные уровни, категории знаний и операторы, определяющие структуру и характеристики данных.

Генерация Данных и Строгая Оценка

Для создания масштабного и разнообразного набора данных финансовых кредитных таблиц была использована методика программной генерации с применением больших языковых моделей (LLM), в качестве которой выступил GPT-5. Данный подход позволил автоматизировать процесс создания таблиц, варьируя параметры, такие как количество строк, столбцов, типы данных и сложность взаимосвязей между значениями. Целью было получение данных, репрезентативных для реальных финансовых сценариев, и охватывающих широкий спектр возможных конфигураций кредитных таблиц, что необходимо для всесторонней оценки производительности моделей.

Для обеспечения визуальной четкости и единообразия представления таблиц в рамках бенчмарка использовалась генерация LaTeX-кода. Этот подход позволил создать таблицы, представленные в стандартном, математически точном формате, что критически важно для оценки моделей обработки табличных данных. Использование $\LaTeX$ гарантирует, что таблицы будут отображаться одинаково на различных платформах и устройствах, исключая влияние визуальных различий на результаты оценки. Сгенерированные таблицы включают в себя структурированные данные, представленные в виде строк и столбцов, что облегчает автоматизированную обработку и анализ.

Оценка производительности моделей осуществлялась с использованием стратегии “Маскировка и Восстановление” (Mask-and-Recover Strategy). Данный подход предполагает намеренное удаление (маскировку) части данных в таблицах финансового кредита, после чего оценивается способность модели точно восстановить отсутствующие значения. Эффективность восстановления измеряется на основе точности предсказанных значений по отношению к исходным данным, что позволяет количественно оценить способность модели к логическому выводу и заполнению пробелов в информации. Стратегия позволяет оценить устойчивость модели к неполным данным и её способность к обобщению на основе доступной информации.

Для количественной оценки точности предсказаний модели при восстановлении пропущенных данных используются метрики, известные как Hit Rate. Эти метрики рассчитываются как доля правильно предсказанных значений среди всех восстановленных данных. Hit Rate позволяет получить детальную оценку возможностей модели, выявляя ее эффективность в различных аспектах восстановления данных. В частности, Hit Rate может быть рассчитан для разных типов данных (например, числовые или категориальные) и для различных уровней сложности восстановления, что позволяет получить гранулированное представление о сильных и слабых сторонах модели. Формально, Hit Rate можно выразить как $HR = \frac{N_{correct}}{N_{total}}$ , где $N_{correct}$ — количество правильно восстановленных значений, а $N_{total}$ — общее количество восстановленных значений.

Метод MASK позволяет генерировать функции вычислений на основе заданного запроса.

Результаты MMFCTUB и Сравнительный Анализ

Эксперименты показали, что разработанный набор данных MMFCTUB эффективно разграничивает возможности различных многомодальных больших языковых моделей (MLLM), выявляя тонкие различия в их производительности, которые остаются незамеченными при использовании существующих бенчмарков. В отличие от традиционных оценочных наборов, MMFCTUB способен более детально оценить способность моделей к анализу и интерпретации финансовых таблиц, демонстрируя, что даже небольшие различия в архитектуре или обучающих данных могут приводить к значимым расхождениям в результатах. Такая дифференциация критически важна для исследователей и разработчиков, стремящихся оптимизировать MLLM для конкретных задач, связанных с обработкой финансовых данных, и позволяет более точно определить сильные и слабые стороны каждой модели.

Исследования, проведенные с использованием MMFCTUB, выявили существенные трудности у современных многомодальных больших языковых моделей (MLLM) при решении задач, требующих сложного численного анализа и применения специализированных знаний в контексте финансовых таблиц. Несмотря на прогресс в области обработки естественного языка и компьютерного зрения, модели часто демонстрируют неустойчивые результаты при интерпретации данных, представленных в табличной форме, особенно когда требуется не просто извлечь информацию, но и выполнить вычисления или сделать выводы, основанные на глубоком понимании финансовой терминологии и принципов. Это указывает на необходимость дальнейшей разработки алгоритмов и архитектур, способных эффективно сочетать визуальную информацию с числовыми данными и знаниями предметной области, чтобы обеспечить надежное и точное понимание финансовых отчетов и таблиц.

Сравнение с существующими бенчмарками, такими как TableBench, FewTUD и FinQA, выявило, что MMFCTUB представляет собой более сложную и реалистичную оценку возможностей мультимодальных больших языковых моделей (MLLM). В отличие от существующих наборов данных, MMFCTUB содержит финансовые таблицы с повышенной сложностью и требует от моделей не только извлечения информации, но и применения специализированных знаний для решения задач. Это позволяет более точно оценить способность MLLM к комплексному анализу, числовым рассуждениям и пониманию контекста в реальных финансовых сценариях, выявляя слабые места, которые остаются незамеченными при использовании менее требовательных бенчмарков. Такой подход обеспечивает более достоверную картину производительности моделей и стимулирует разработку более совершенных решений для обработки финансовых данных.

Исследования показали, что модель Qwen3-VL-235B-think демонстрирует впечатляющие результаты в понимании и анализе финансовых таблиц, превосходя по точности широко известную модель GPT-4o на 24% в рамках теста MMFCTUB. Данный результат указывает на значительный прогресс в разработке многомодальных больших языковых моделей (MLLM), способных эффективно обрабатывать сложные числовые данные и применять специализированные знания в финансовой сфере. Превосходство Qwen3-VL-235B-think подчеркивает ее потенциал в решении практических задач, связанных с финансовым анализом, прогнозированием и принятием решений, и открывает новые перспективы для дальнейших исследований в этой области.

Исследования показали, что модель Gemini-3-Flash демонстрирует значительное превосходство в задачах анализа финансовых таблиц, опережая ближайшего конкурента на 15% по точности. Особо отмечается, что эффективность Gemini-3-Flash возрастает пропорционально увеличению количества таблиц в задаче, что указывает на ее способность к масштабированию и обработке сложных, многокомпонентных данных. Данный результат подчеркивает потенциал модели для решения реальных задач в финансовой сфере, требующих высокой точности и способности к обобщению информации из больших объемов табличных данных. Подобная способность к адаптации и росту эффективности при увеличении сложности задачи делает Gemini-3-Flash перспективным инструментом для автоматизации финансового анализа и принятия решений.

Результаты проведенных исследований подчеркивают настоятельную необходимость дальнейших разработок в области многомодальных больших языковых моделей (MLLM), специально адаптированных для анализа финансовых таблиц. Несмотря на прогресс в данной сфере, текущие модели все еще демонстрируют трудности в сложных задачах, требующих численного рассуждения и применения специализированных знаний. В связи с этим, приоритетным направлением представляется создание MLLM, способных не просто извлекать информацию из таблиц, но и интерпретировать ее в контексте финансовых данных, выявлять закономерности и делать обоснованные прогнозы. Дальнейшие исследования должны быть направлены на повышение точности и надежности моделей при работе с реальными финансовыми данными, а также на разработку более эффективных методов обучения и оценки их производительности.

Результаты показывают, что понимание таблиц с кредитной информацией улучшается с увеличением их количества.

Представленная работа демонстрирует стремление к математической чистоте в области обработки финансовых данных. Авторы, создавая MMFCTUB, акцентируют внимание на необходимости доказуемости алгоритмов, а не просто на их работоспособности на тестовых примерах. Как сказал Давид Гильберт: «В математике нет спектра. Есть только доказательство.» Это особенно важно при анализе финансовых отчётов, где даже незначительная ошибка может привести к серьёзным последствиям. MMFCTUB, оценивая способность моделей к восприятию структуры таблиц и использованию предметных знаний, стремится к созданию систем, чьи выводы можно обосновать математически, а не полагаться на эвристики или статистические закономерности. Такой подход соответствует принципам строгой логики и доказуемости, являющимся краеугольным камнем математической науки.

Что Дальше?

Представленный бенчмарк MMFCTUB, несмотря на свою строгость, лишь обнажает глубину нерешенных проблем. Достижение высокой производительности на тестовом наборе — необходимое, но недостаточное условие истинного понимания. Неизбежно возникает вопрос: действительно ли модели “понимают” финансовые отчеты, или они лишь демонстрируют умение сопоставлять паттерны, обусловленные статистикой, а не логикой? Полагаться на корреляцию, а не на причинность — ошибка, чреватая серьезными последствиями в финансовом домене.

Следующим шагом видится не столько увеличение размера обучающих выборок, сколько разработка методов верификации детерминированности решений. Если результат не может быть воспроизведен, он лишен всякой ценности. Необходимы инструменты, позволяющие проследить логическую цепочку рассуждений модели, выявить скрытые предположения и оценить устойчивость к незначительным изменениям входных данных. До тех пор, пока алгоритм остается «черным ящиком», его применение в критически важных системах — рискованное предприятие.

В конечном счете, задача заключается не в создании моделей, способных имитировать интеллект, а в разработке систем, способных к формальной верификации и доказательству корректности своих решений. Это требует отхода от эмпирического подхода к машинному обучению и возврата к принципам математической строгости. Иначе говоря, элегантность кода заключается не в его способности работать, а в его способности быть доказанным.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04643.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-12 04:57