Финансовый интеллект машин: новый масштабный тест на деловую смекалку

Автор: Денис Аветисян

Представлен BizFinBench.v2 — комплексный бенчмарк, позволяющий оценить способность языковых моделей решать реальные бизнес-задачи и демонстрировать финансовую грамотность.

"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

BizFinBench.v2 представляет собой комплексную платформу, включающую восемь базовых и две онлайн-задачи, объединенных в четыре ключевых сценария, что демонстрирует ее широкие возможности в области финансового анализа, а пример скриншота задачи по распределению активов портфеля в режиме реального времени наглядно иллюстрирует практическое применение платформы.

BizFinBench.v2 — это новый двухрежимный двуязычный бенчмарк, предназначенный для оценки экспертного уровня финансовых возможностей больших языковых моделей на основе реальных деловых данных.

Несмотря на стремительное развитие больших языковых моделей, существующие критерии оценки часто не отражают реальных требований к их применению в финансовой сфере. В данной работе представлена платформа BizFinBench.v2: A Unified Dual-Mode Bilingual Benchmark for Expert-Level Financial Capability Alignment — новый масштабный бенчмарк, основанный на аутентичных данных с китайских и американских фондовых рынков и включающий оценку в режиме реального времени. Этот бенчмарк позволяет комплексно оценить способности LLM к решению экспертных финансовых задач и выявить пробелы в их функциональности. Сможет ли BizFinBench.v2 стать надежным инструментом для разработки и внедрения LLM в практику финансовых операций?

Вызов финансового разума

Несмотря на впечатляющие возможности, традиционные языковые модели (LLM) испытывают значительные трудности при решении задач, требующих сложного финансового анализа. Это связано с тем, что финансовые данные часто характеризуются высокой степенью неопределенности, нелинейностью и взаимосвязанностью. LLM, обученные на больших объемах текстовых данных, склонны к выявлению статистических закономерностей, однако им не хватает глубокого понимания фундаментальных финансовых принципов, таких как оценка рисков, дисконтирование денежных потоков или анализ чувствительности. В результате, при столкновении с новыми или нетипичными ситуациями, модели могут выдавать неточные или вводящие в заблуждение прогнозы, что делает их применение в реальных финансовых операциях проблематичным. Понимание нюансов рыночной динамики и способность к логическому выводу, необходимые для принятия обоснованных инвестиционных решений, остаются сложной задачей для существующих LLM.

Для адекватной оценки возможностей языковых моделей в сфере финансов требуется разработка принципиально новых критериев, выходящих за рамки простого распознавания закономерностей. Существующие бенчмарки зачастую ориентированы на анализ синтетических данных или не учитывают сложность реальных рыночных взаимодействий, что не позволяет достоверно оценить способность модели к глубокому пониманию финансовых принципов. Важно, чтобы тесты проверяли не просто умение модели воспроизводить известные шаблоны, а ее способность к логическому анализу, прогнозированию и принятию обоснованных решений в условиях неопределенности, подобно опытному финансовому аналитику. Такой подход позволит выявить модели, действительно способные к осмысленному финансовому планированию и управлению рисками, а не просто имитирующие интеллектуальную деятельность.

Существующие оценочные тесты для моделей искусственного интеллекта в сфере финансов часто базируются на искусственно сгенерированных данных или не учитывают всей сложности реальных рыночных взаимодействий. Это создает значительные препятствия для разработки действительно компетентных финансовых систем. Использование упрощенных, синтетических данных не позволяет адекватно проверить способность модели к адаптации к непредсказуемым рыночным условиям, колебаниям и нелинейным зависимостям, характерным для реальной финансовой деятельности. В результате, модели, успешно проходящие тесты на синтетических данных, могут демонстрировать существенные ошибки при работе с реальными финансовыми данными, что подчеркивает необходимость создания более реалистичных и сложных оценочных критериев, отражающих всю глубину и динамику современной финансовой среды.

Для адекватной оценки возможностей искусственного интеллекта в сфере финансов необходима комплексная система оценки, учитывающая не только базовые знания финансовых принципов, но и способность адаптироваться к постоянно меняющейся динамике рынка. Такая система должна моделировать реальные рыночные взаимодействия, включая обработку потоковых данных, анализ новостей и учет влияния различных экономических факторов. Простая проверка на знание формул или умение решать стандартные задачи недостаточна; необходимо, чтобы модель демонстрировала понимание причинно-следственных связей, умела прогнозировать рыночные тенденции и принимать обоснованные инвестиционные решения в условиях неопределенности. Только сочетание фундаментальных знаний и способности к адаптации в реальном времени позволит создать действительно эффективного финансового агента.

Задача анализа финансовых отчетов проверяет способность языковой модели интегрировать и анализировать данные из полных финансовых отчетов для ранжирования компаний в одной отрасли.

Реалистичная оценка: BizFinBench.v2

BizFinBench.v2 отличается от существующих бенчмарков использованием аутентичных данных, полученных с фондовых рынков Китая и США. В отличие от синтетических или упрощенных наборов данных, применяемых в предыдущих исследованиях, BizFinBench.v2 оперирует реальными финансовыми отчетами, котировками акций и другими рыночными данными, что обеспечивает более реалистичную и релевантную оценку производительности моделей в задачах финансового анализа и прогнозирования. Данный подход позволяет выявить слабые места моделей в условиях, максимально приближенных к реальным рыночным условиям, и способствует разработке более надежных и эффективных финансовых систем.

В основе BizFinBench.v2 лежит двухкомпонентная структура оценки. Оффлайн-задачи предназначены для проверки базовых навыков финансового анализа и включают в себя решение задач, требующих глубокого понимания финансовой отчетности и количественных методов. Онлайн-задачи моделируют взаимодействие с рынком в реальном времени, оценивая способность моделей прогнозировать цены акций и эффективно распределять активы портфеля в динамически меняющихся условиях. Такая организация позволяет комплексно оценить как теоретическую подготовку, так и практическую применимость финансовых моделей.

Оффлайн-задачи в BizFinBench.v2 включают в себя анализ финансовой отчетности и финансовые количественные вычисления, требующие от моделей глубоких навыков аналитического мышления. Анализ финансовой отчетности предполагает извлечение и интерпретацию данных из бухгалтерских документов, таких как баланс, отчет о прибылях и убытках и отчет о движении денежных средств, для оценки финансового состояния и эффективности компании. Финансовые количественные вычисления включают в себя решение сложных математических задач, связанных с финансовыми показателями, такими как дисконтирование денежных потоков, расчет коэффициентов финансовой устойчивости и оценка инвестиционных проектов. Эти задачи направлены на проверку способности моделей к критическому анализу данных и применению финансовых принципов для принятия обоснованных решений.

Онлайн-задачи в BizFinBench.v2, такие как прогнозирование цен акций и распределение активов в портфеле, предназначены для оценки способности моделей адаптироваться к меняющимся рыночным условиям. Эти задачи требуют от моделей анализа временных рядов данных, учета новостных событий и других факторов, влияющих на стоимость активов, а также принятия решений в условиях неопределенности. В отличие от статических задач, онлайн-задачи моделируют реальные рыночные взаимодействия, где информация постоянно обновляется и требует от моделей оперативной обработки и корректировки стратегий.

BizFinBench.v2 представляет собой масштабный набор данных, состоящий из 29 578 пар вопрос-ответ, предназначенный для всесторонней оценки моделей в области финансов. Такой объем позволяет проводить надежную и детализированную проверку навыков решения различных финансовых задач, охватывая широкий спектр сценариев и обеспечивая статистически значимые результаты. Набор данных предназначен для оценки как базовых аналитических способностей, так и способности моделей адаптироваться к динамичным рыночным условиям, что делает его ценным ресурсом для исследователей и разработчиков в области финансовых технологий.

Задача предсказания цен акций оценивает способность языковой модели анализировать и обобщать влияние многомерных данных, включая фундаментальные показатели, технические индикаторы и рыночные настроения, для онлайн-прогнозирования динамики цен отдельных акций.

Глубокий анализ: Основы и адаптивность в реальном времени

Оффлайн-задачи в BizFinBench.v2 предназначены для всесторонней оценки базовых финансовых знаний модели, в частности, способности к определению происхождения деловой информации (Business Information Provenance) и логического финансового мышления (Financial Logic Reasoning). Эти задачи требуют от модели не просто распознавания финансовых данных, но и понимания их источника и взаимосвязей, а также применения логических рассуждений для анализа и интерпретации информации. Оценка проводится на основе статических данных, что позволяет изолированно протестировать фундаментальные способности модели к финансовому анализу, исключая влияние динамических рыночных факторов.

Задачи отслеживания аномальной информации и описания финансовых данных в составе BizFinBench.v2 предназначены для оценки способности модели верифицировать и контекстуализировать ключевые точки данных. Отслеживание аномалий требует от модели выявления несоответствий в финансовых отчетах и определения источников этих расхождений. Описание финансовых данных, в свою очередь, проверяет умение модели интерпретировать и предоставлять релевантную информацию о финансовых показателях, обеспечивая понимание контекста и значимости этих данных для принятия решений.

Онлайн-задания в BizFinBench.v2 предназначены для оценки способности больших языковых моделей (LLM) реагировать на изменяющуюся рыночную конъюнктуру. Это требует от моделей не только способности к анализу данных в реальном времени (Real-time Market Discernment), но и понимания того, как различные заинтересованные стороны (Stakeholder Feature Perception) воспринимают и интерпретируют финансовые показатели и события. Оценка проводится на основе способности модели адаптироваться к новым данным и учитывать различные точки зрения при принятии решений или предоставлении финансовых прогнозов.

Задачи, такие как Financial Multi-turn Perception, направлены на оценку способности языковой модели поддерживать контекст и выдавать релевантные ответы в ходе продолжительного диалога. Эти задачи моделируют реальные финансовые сценарии, где требуется последовательное понимание и обработка информации, поступающей в нескольких репликах. Оценка проводится путем предоставления модели серии связанных вопросов или запросов, требующих от нее сохранения информации из предыдущих взаимодействий для формирования корректного ответа на текущий запрос. Эффективное выполнение данных задач свидетельствует о способности модели к комплексному пониманию и обработке финансовых данных в динамичной диалоговой среде.

Результаты оценки моделей с использованием BizFinBench.v2 демонстрируют, что ChatGPT-5 достигает точности в 61.5%, в то время как Qwen3-235B-A22B-Thinking в среднем показывает точность в 53.3% на данном бенчмарке. Данные показатели отражают способность моделей решать задачи, связанные с финансовой логикой и пониманием бизнес-информации, в условиях стандартного тестирования.

Задача контрфактического вывода стимулирует языковую модель к моделированию когнитивных процессов финансовых экспертов, требуя рассуждения на основе гипотетических сценариев и отраслевых знаний.

Нюансы рассуждений: логика, события и контрфакты

В состав эталонного набора BizFinBench.v2 включены задачи, направленные на оценку логического мышления в отношении финансовых событий. Эти задачи требуют от моделей точной последовательной организации событий и установления причинно-следственных связей между ними. Оценка проводится на основе способности модели определить, какое событие предшествует другому, и как одно событие влияет на последующие финансовые результаты. Правильное определение последовательности и взаимосвязей является ключевым для анализа финансовых данных и прогнозирования рыночных тенденций.

Задачи на контрфактическое заключение (Counterfactual Inference) в рамках BizFinBench.v2 требуют от больших языковых моделей (LLM) способности рассуждать о гипотетических сценариях и оценивать их потенциальные финансовые последствия. Эти задачи представляют собой “что, если” анализ, где модели необходимо предсказывать, как изменение определенных параметров или событий повлияло бы на финансовый результат. Например, модели может быть предложено оценить, как изменение процентной ставки повлияло бы на прибыль компании, или как другое решение руководства могло бы изменить финансовые показатели. Оценка способности к контрфактическому выводу является важной метрикой для определения способности модели к сложному финансовому анализу и прогнозированию.

В рамках BizFinBench.v2 проводится оценка способности моделей к анализу тональности высказываний заинтересованных сторон (стейкхолдеров) и определению влияния этих оценок на финансовые решения. Данный анализ включает в себя обработку текстовых данных, извлечение мнений и выявление корреляции между настроениями пользователей (например, инвесторов, клиентов, сотрудников) и потенциальными финансовыми последствиями. Оценка проводится для определения способности модели учитывать субъективные факторы, влияющие на принятие финансовых решений, и корректно интерпретировать неструктурированные данные, отражающие общественное мнение.

Для строгой оценки производительности и глубины рассуждений моделей в BizFinBench.v2 используются методы Zero-Shot Evaluation и Chain-of-Thought (CoT) prompting. Zero-Shot Evaluation позволяет оценить способность модели решать задачи без предварительного обучения на конкретных примерах, демонстрируя ее обобщающие возможности. CoT prompting, в свою очередь, стимулирует модель к генерации промежуточных этапов рассуждений, что позволяет анализировать логическую цепочку, приведшую к конечному ответу и более точно оценить ее способность к сложному анализу и выводам. Использование этих методов обеспечивает более объективную и детальную оценку возможностей моделей в области финансового анализа.

Модель Dianjin-R1 демонстрирует точность в 35.7% на бенчмарке BizFinBench.v2, что указывает на значительную сложность задач, включенных в него. При этом, DeepSeek-R1 показывает лучшие результаты, оцениваемые по коэффициенту Шарпа, который является мерой доходности с учетом риска. Данные результаты подчеркивают, что высокая точность не всегда коррелирует с эффективностью инвестиционных стратегий, и для оценки моделей необходимы комплексные метрики, учитывающие как правильность ответов, так и качество принимаемых решений в условиях неопределенности.

Задача логического рассуждения о событиях проверяет способность языковой модели выстраивать финансовые события в логической хронологической последовательности, демонстрируя её способность к логическому мышлению и знание предметной области.

К более надежному и заслуживающему доверия финансовому ИИ

BizFinBench.v2 представляет собой структурированный и всесторонний инструмент оценки, призванный ускорить развитие надежных и заслуживающих доверия систем искусственного интеллекта для финансовой сферы. Данная платформа обеспечивает единый стандарт для тестирования и сравнения различных моделей, что позволяет исследователям и разработчикам объективно оценивать их производительность в решении реальных финансовых задач. Отсутствие единой метрики долгое время затрудняло прогресс в этой области, и BizFinBench.v2 решает эту проблему, предоставляя четкую и воспроизводимую основу для оценки. Благодаря этому, появляется возможность более эффективно выявлять слабые места в существующих моделях и разрабатывать более совершенные алгоритмы, способные принимать обоснованные и точные финансовые решения.

В основе BizFinBench.v2 лежит использование аутентичных данных и сценариев, максимально приближенных к реальным финансовым задачам. Это принципиально отличает данный бенчмарк от многих существующих, где часто используются синтетические или упрощенные данные. Такой подход гарантирует, что модели, прошедшие оценку по BizFinBench.v2, обладают не только теоретической точностью, но и способны эффективно решать практические задачи, с которыми сталкиваются финансовые учреждения и аналитики. Оценка на реальных данных позволяет выявить слабые места моделей в условиях неопределенности и шума, характерных для финансовых рынков, и способствует разработке более надежных и устойчивых к ошибкам систем искусственного интеллекта, способных принимать обоснованные финансовые решения.

Анализ результатов, полученных в рамках BizFinBench.v2, предоставляет ценные сведения для улучшения методов разработки и применения искусственного интеллекта в финансовой сфере. В частности, выявленные закономерности в производительности различных моделей позволяют оптимизировать стратегии промптинга — формулировки запросов к ИИ — для достижения более точных и надежных результатов. Изучение сильных и слабых сторон различных архитектур нейронных сетей, протестированных в рамках бенчмарка, способствует созданию более эффективных моделей, адаптированных к специфическим задачам финансового анализа, таким как прогнозирование денежных потоков, оценка кредитных рисков и автоматизация бухгалтерского учета. Таким образом, BizFinBench.v2 служит не только инструментом оценки, но и путеводителем для разработчиков, стремящихся к созданию более интеллектуальных и полезных финансовых систем.

Стандартизированный эталон, подобный BizFinBench.v2, призван значительно ускорить темпы инноваций в сфере финансовых технологий. Предоставляя единую платформу для оценки и сравнения различных моделей искусственного интеллекта, он стимулирует разработчиков к созданию более совершенных и надежных систем. Упрощение процесса оценки позволяет сосредоточиться на ключевых улучшениях и быстро тестировать новые подходы, что в конечном итоге ведет к повышению точности прогнозов, оптимизации инвестиционных стратегий и, как следствие, к принятию более обоснованных и эффективных финансовых решений. Такой подход способствует формированию более прозрачного и предсказуемого финансового рынка, повышая доверие к технологиям искусственного интеллекта в этой критически важной области.

Задача количественных финансовых вычислений требует от модели извлечения релевантных формул и данных для ответа на вопросы пользователей, что предполагает критическую оценку информации и высокую точность вычислений, учитывая потенциальную нерелевантность предоставленных данных и большой объем числовых значений, взятых из финансовых отчетов и исследований.

Представленный набор данных BizFinBench.v2, как и любой сложный инструмент, требует строгого подхода к оценке. Он претендует на проверку не просто знаний, а способности к практическому применению в реальных бизнес-задачах. Это напоминает о важности ясности и точности в любой области. Как заметил Г.Х. Харди: «Математика — это наука о том, что можно логически вывести из самоочевидных истин». В контексте оценки LLM, BizFinBench.v2 стремится к подобной логической строгости, отделяя истинную финансовую грамотность от поверхностных знаний. Абстракции стареют, принципы — нет, и именно принципы корректной оценки, воплощенные в этом наборе данных, имеют наибольшую ценность.

Что Дальше?

Представленный комплекс, BizFinBench.v2, претендует на измерение компетентности больших языковых моделей в сфере финансов. Однако, сама постановка вопроса о «компетентности» требует переосмысления. Истинное понимание финансов — это не просто воспроизведение паттернов, а способность к адаптации в условиях неопределенности, что пока остается за пределами возможностей любой алгоритмической конструкции. Настоящая проблема заключается не в увеличении объема данных для обучения, а в создании методологий, способных оценить не “знание”, а “разумность” ответов.

Очевидным ограничением является привязка к текущим форматам бизнес-данных. Финансовая реальность постоянно эволюционирует, порождая новые инструменты и концепции. Необходимо сместить фокус с оценки производительности в существующих задачах на способность моделей к экстраполяции и генерации принципиально новых решений. Иначе, мы рискуем создать лишь совершенный калькулятор, лишенный способности к истинному инновационному мышлению.

В конечном итоге, ценность подобных бенчмарков определяется не их способностью ранжировать модели, а их способностью выявлять фундаментальные ограничения текущих подходов. Излишняя детализация метрик — это иллюзия прогресса. Гораздо важнее признать, что подлинное понимание финансов — это искусство, а не наука, и что попытки его алгоритмизации обречены на частичный успех. Необходима не плотность данных, а глубина понимания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.06401.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-14 02:25