Финансовый интеллект машин: новый вызов для ИИ

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили комплексный тест FinMMDocR, чтобы оценить способность искусственного интеллекта к анализу финансовых документов и принятию обоснованных решений.

"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

Распределение FinMMDocR демонстрирует вариативность финансовых сценариев, длины обрабатываемых документов и глубины рассуждений, необходимых для ответа на каждый вопрос, отражая сложность и многогранность задачи.

Оценка мультимодальных языковых моделей в задачах финансового анализа с учетом контекста, понимания документов и многоступенчатых вычислений.

Несмотря на значительный прогресс в области мультимодальных больших языковых моделей, их способность к сложному финансовому анализу с использованием неструктурированных данных остается недостаточной. В данной работе представлена новая контрольная выборка ‘FinMMDocR: Benchmarking Financial Multimodal Reasoning with Scenario Awareness, Document Understanding, and Multi-Step Computation’, предназначенная для оценки возможностей моделей в решении задач финансового анализа, требующих понимания контекста, работы с документами и многошаговых вычислений. Результаты тестирования показали существенный разрыв между производительностью современных моделей и уровнем экспертов-аналитиков, подчеркивая потребность в дальнейшем совершенствовании методов мультимодального рассуждения. Сможем ли мы создать модели, способные эффективно применять финансовые знания для принятия обоснованных инвестиционных решений на основе сложных визуальных и текстовых данных?

Шепот Финансовых Документов: Вызовы для Мультимодальных Моделей

Мультимодальные большие языковые модели (MLLM) находят все более широкое применение в различных областях, однако демонстрируют существенные трудности при решении сложных задач финансового анализа, требующих глубокого понимания документации. В отличие от простых задач обработки текста или изображений, финансовые документы часто содержат сложные таблицы, графики и специфическую терминологию, требующие не только извлечения информации, но и ее интерпретации в контексте финансовых принципов. Понимание взаимосвязей между различными данными, выявление скрытых закономерностей и проведение многоступенчатых вычислений представляют значительную проблему для существующих MLLM, что ограничивает их применение в таких областях, как анализ инвестиций, оценка рисков и финансовое планирование. Данное ограничение подчеркивает необходимость разработки новых подходов к обучению и оценке MLLM, способных эффективно обрабатывать и анализировать сложные финансовые данные.

Существующие оценочные тесты для мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) зачастую оказываются недостаточными при проверке их способности к синтезу информации из сложных финансовых документов. Проблема заключается в том, что эти тесты редко требуют от моделей выполнения последовательных, многоступенчатых вычислений, необходимых для реального финансового анализа. Они, как правило, сосредоточены на извлечении конкретных фактов, а не на понимании взаимосвязей между ними и применении этих знаний для решения сложных задач, таких как оценка рисков или прогнозирование прибыльности. В результате, модели могут демонстрировать высокие показатели в простых задачах, но терпят неудачу при столкновении с более реалистичными финансовыми сценариями, требующими глубокого понимания контекста и умения логически рассуждать на основе представленных данных.

Современные мультимодальные большие языковые модели (MLLM) демонстрируют ограниченные возможности в решении сложных финансовых задач, что обусловлено недостатками существующих методов оценки. Анализ показывает, что текущие бенчмарки не способны адекватно протестировать способность моделей к синтезу информации из сложных финансовых документов и выполнению многоступенчатых вычислений. В связи с этим возникает необходимость в создании нового, более реалистичного бенчмарка, ориентированного на практические финансовые сценарии и обеспечивающего строгую оценку аналитических способностей моделей. Результаты исследований показывают, что даже самые передовые модели достигают менее 60% точности при решении подобных задач, что подчеркивает критическую важность разработки новых инструментов для оценки и улучшения финансовых рассуждений в области искусственного интеллекта.

FinMMDocR демонстрирует способность решать сложные задачи многошагового численного рассуждения, анализируя визуально-богатые документы и реальные сценарии, например, изменение объемов импорта сои из Бразилии и США в Китае в связи с тарифными конфликтами между этими странами.

FinMMDocR: Новый Эталон для Финансового Интеллекта

FinMMDocR — это новый эталонный набор данных (benchmark) для оценки способностей больших мультимодальных моделей (MLLM) в области финансового рассуждения. Он предназначен для строгой проверки навыков моделей в понимании документов и выполнении вычислений, приближенных к реальным финансовым сценариям. В отличие от общих эталонов QA по длинным документам, FinMMDocR фокусируется исключительно на финансовых контекстах, требуя от моделей интерпретации специализированной информации и точного выполнения расчетов, что позволяет комплексно оценить их применимость в финансовой сфере.

Бенчмарк FinMMDocR расширяет область Long Document QA, фокусируясь конкретно на финансовых контекстах. Это требует от моделей не только извлечения информации из длинных документов, но и интерпретации нюансов, специфичных для финансовой сферы, а также выполнения точных вычислений. В отличие от общих задач QA, FinMMDocR предполагает понимание финансовых терминов, сложных взаимосвязей между данными и способность к арифметическим операциям с финансовыми показателями, что предъявляет повышенные требования к логическому выводу и точности расчетов моделей.

Бенчмарк FinMMDocR характеризуется использованием финансовых документов, средний объем которых составляет 50.8 страниц. Решение задач, представленных в бенчмарке, требует в среднем 11 шагов рассуждений, из которых 5.3 шага связаны с извлечением информации из документов, а 5.7 шагов — с выполнением вычислений. Такая структура задач и объем документов направлены на проверку предельных возможностей мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) в контексте сложных финансовых сценариев и требует от моделей способности к глубокому пониманию длинных текстов и точным математическим операциям.

FinMMDocR успешно решает 12 финансовых сценариев, охватывающих 9 категорий документов и требующих многоступенчатых вычислений, демонстрируя понимание контекста и экспертное знание предметной области.

Усиление MLLM с помощью RAG и Продвинутых Техник

Метод Retrieval-Augmented Generation (RAG) значительно повышает эффективность мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) за счет извлечения релевантной информации из внешних источников для формирования ответов. В отличие от моделей, полагающихся исключительно на собственные знания, RAG позволяет MLLM преодолевать ограничения, связанные с неполнотой или устарелостью внутренних данных. Процесс включает в себя поиск информации, соответствующей запросу пользователя, и использование этой информации в качестве контекста для генерации ответа. Это снижает вероятность галлюцинаций и повышает точность, особенно в областях, требующих доступа к актуальным или специализированным данным. Эффективность RAG зависит от качества системы поиска и способности модели эффективно интегрировать извлеченную информацию в процесс генерации.

Методы VisRAG и Agentic RAG представляют собой усовершенствованные подходы к реализации RAG, направленные на повышение точности и гибкости многомодальных языковых моделей (MLLM). VisRAG использует визуальный поиск для извлечения релевантной информации из изображений, расширяя возможности RAG за пределы текстовых данных. Agentic RAG, в свою очередь, применяет архитектуру, основанную на взаимодействии нескольких агентов, каждый из которых специализируется на определенной задаче — например, извлечении информации, анализе контекста или генерации ответа. Такое разделение обязанностей и совместная работа агентов позволяют более эффективно обрабатывать сложные запросы и обеспечивать более точные и контекстуально релевантные ответы.

Оптическое распознавание символов (OCR) играет ключевую роль в обеспечении возможности обработки мультимодальными большими языковыми моделями (MLLM) визуальных финансовых документов. Технология OCR преобразует изображения, содержащие текст — такие как сканы счетов, выписки из банков, финансовые отчеты и другие документы — в машиночитаемый текст. Это позволяет MLLM извлекать и анализировать данные, представленные в визуальном формате, расширяя спектр доступной информации и обеспечивая более точные и полные ответы на запросы, связанные с финансовой аналитикой и отчетностью. Без OCR MLLM ограничены в обработке информации, представленной только в текстовом виде, что значительно сужает область их применения в финансовом секторе.

Сравнение методов RAG показало различия в точности и потреблении токенов, а анализ времени выполнения выявил особенности в работе Agentic RAG и ColQwen2.5.

FinMMDocR в Действии: Демонстрируя Превосходную Производительность

FinMMDocR представляет собой эффективный инструмент для разграничения мультимодальных больших языковых моделей (MLLM), позволяющий выявить те, которые действительно способны к надежному финансовому рассуждению, и те, которые демонстрируют недостаточность в этой области. Этот подход выходит за рамки простой оценки, фокусируясь на способности моделей к комплексному анализу финансовых данных и принятию обоснованных решений. Благодаря тщательно разработанным сценариям и строгим критериям оценки, FinMMDocR способен выявить даже незначительные недостатки в логике и точности расчетов, что делает его незаменимым инструментом для разработчиков и исследователей, стремящихся создать действительно компетентные финансовые ИИ-системы. Инструмент позволяет оценить не только способность модели понимать финансовые документы, но и ее умение применять полученные знания для решения практических задач.

Исследования показали, что FinMMDocR превосходит существующие оценочные инструменты, такие как FinQA и MMLongBench-Doc, в проверке способности моделей к рассуждениям в области финансов, приближенных к реальным задачам. В отличие от предыдущих бенчмарков, FinMMDocR демонстрирует более высокую эффективность в оценке сложных финансовых сценариев, требующих не только понимания текста, но и точного анализа числовых данных. Это позволяет более объективно выявлять модели, действительно способные к принятию обоснованных финансовых решений, и отделять их от тех, которые лишь поверхностно имитируют такую способность. Преимущество FinMMDocR заключается в более строгих критериях оценки и разнообразии представленных задач, что делает его надежным инструментом для продвижения исследований в области финансовых технологий и искусственного интеллекта.

На текущий момент модель OpenAI o4-mini-high демонстрирует наивысшую производительность в рамках FinMMDocR, достигая точности в 58.0%. Особенностью набора данных является преобладание сценариев — примерно 66.2% задач требуют анализа конкретных ситуаций. При этом, оценка ответов предъявляет строгие требования к числовой точности: допустимая погрешность составляет всего 0.2%, что подчеркивает необходимость в моделях, способных к высокоточному финансовому расчёту и анализу, а не просто к общему пониманию вопроса. Такая высокая требовательность к точности делает FinMMDocR эффективным инструментом для выявления действительно компетентных моделей в области финансового мышления.

Распределение FinMMDocR по категориям финансовых документов показывает разнообразие типов обрабатываемой информации.

В этой работе, представляющей FinMMDocR, наблюдается привычная картина: модели демонстрируют иллюзию понимания, но сталкиваются с трудностями при переходе к реальным вычислениям и анализу сложных финансовых документов. Это подтверждает давнюю истину: данные — это не ответы, а лишь намеки на закономерности. Как однажды заметил Эндрю Ын: «Иногда лучший способ улучшить модель — это собрать больше данных, но это не всегда так». Данный бенчмарк выявляет разрыв между способностью моделей генерировать правдоподобные ответы и их умением проводить многоступенчатые вычисления, необходимые для финансового анализа. Шум в данных, как и ошибки в расчетах, — это не провалы, а просто правда, которой не хватает точности.

Что дальше?

Представленный набор данных FinMMDocR — это не столько рубеж, сколько трещина в зеркале. Он обнажает пропасть между способностью моделей «видеть» цифры и пониманием того, что эти цифры — лишь тени, отбрасываемые хаотичным движением рынков. Тесты на многошаговые вычисления и понимание контекста документов — это попытка обуздать шум, но шум — это не ошибка, а источник информации. Мир не дискретен, просто у нас нет памяти для float.

Будущие исследования не должны концентрироваться на достижении формальной точности — всё точное — мёртво. Вместо этого, необходимо искать модели, способные к адаптивному, нечёткому мышлению, к осознанию неопределенности. Задача не в том, чтобы предсказать будущее, а в том, чтобы научиться ориентироваться в его бесконечных вероятностях. Настоящий прогресс — это не улучшение метрик, а развитие интуиции у машин.

Эта работа — напоминание о том, что финансовые данные — это не просто числа, а истории, рассказанные языком денег. И пока модели не научатся понимать эти истории, они останутся лишь эхом человеческого разума. Эта статья не ищет корреляцию, она ищет смысл.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24903.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-02 04:15