Финансовый интеллект машин: новый взгляд на мультимодальный анализ

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили комплексный бенчмарк UniFinEval для оценки способности моделей понимать и анализировать финансовую информацию из текста, изображений и видео.

"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

UniFinEval охватывает пять ключевых финансовых сценариев и формирует наборы данных, включающие текст, изображения, видео и их комбинации, причём данные отличаются высокой информативностью и созданы вручную, а также включают специальные механизмы для проверки кросс-модальной согласованности и многошагового рассуждения, обеспечивая всестороннюю оценку многомодальных больших языковых моделей в финансовой сфере.

UniFinEval предназначен для всесторонней оценки мультимодальных больших языковых моделей в задачах финансового анализа с высокой плотностью информации.

Несмотря на растущую роль мультимодальных больших языковых моделей в финансовой сфере, существующие бенчмарки не в полной мере учитывают специфику работы с насыщенной информацией и требующей кросс-модального рассуждения. В данной работе представлена платформа ‘UniFinEval: Towards Unified Evaluation of Financial Multimodal Models across Text, Images and Videos’, предназначенная для комплексной оценки моделей в условиях высокой плотности информации, характерных для финансовых данных, включая текст, изображения и видео. Платформа включает в себя 3767 пар вопросов и ответов на английском и китайском языках, охватывающих пять ключевых финансовых сценариев, и позволяет оценить производительность моделей в задачах аудита, анализа фундаментальных показателей, выявления трендов, оценки рисков и распределения активов. Сможем ли мы, благодаря UniFinEval, приблизиться к созданию моделей, способных демонстрировать экспертный уровень понимания в сложных финансовых задачах?

Шёпот финансовых данных: Вызов для искусственного интеллекта

Традиционный финансовый анализ, на протяжении десятилетий являющийся основой принятия решений в сфере финансов, исторически опирается на опыт квалифицированных специалистов и обработку структурированных данных, таких как финансовые отчеты и рыночные котировки. Однако, в эпоху экспоненциального роста информации, этот подход сталкивается с серьезными трудностями. Современные финансовые рынки генерируют огромные объемы неструктурированных данных — новостные статьи, публикации в социальных сетях, аналитические обзоры, даже изображения графиков и диаграмм — которые содержат ценные сигналы и могут влиять на динамику цен. Анализ таких данных требует значительных временных и трудовых затрат, а попытки автоматизации часто оказываются неэффективными из-за сложности интерпретации контекста, выявления скрытых связей и оценки достоверности информации. В результате, многие важные факторы, влияющие на финансовые показатели, остаются незамеченными или недооцененными, что приводит к ошибочным прогнозам и неоптимальным инвестиционным решениям.

Для эффективного анализа финансовой информации требуется способность объединять данные из различных источников — текстовых отчетов, графиков, изображений — и выводить из этого комплексные заключения. Эта задача предполагает развитие так называемых кросс-модальных способностей, то есть умения сопоставлять и интерпретировать информацию, представленную в разных форматах. Например, модель должна не просто распознать данные на графике, но и связать их с описанием в текстовом отчете и визуальными сигналами на изображении, чтобы выявить скрытые закономерности и спрогнозировать будущие тенденции. Отсутствие такой интеграции приводит к неполному пониманию финансовой ситуации и, как следствие, к ошибочным управленческим решениям.

Современные большие языковые модели, несмотря на впечатляющие успехи в обработке текста, зачастую демонстрируют недостаточно высокую точность при интерпретации и интеграции разнородных мультимодальных сигналов — текста, изображений, графиков и других типов данных. Это приводит к ошибкам в анализе финансовой информации и, как следствие, к неверным управленческим решениям. Проблема заключается в сложности одновременного понимания различных форматов данных и выявления скрытых взаимосвязей между ними, что требует от моделей не только лингвистических, но и визуальных и аналитических способностей. Неспособность корректно объединить эти сигналы ограничивает возможности применения больших языковых моделей в сфере финансового анализа, где точность и всесторонность информации критически важны для минимизации рисков и повышения эффективности инвестиций.

Модель демонстрирует неспособность к корректной интеграции и сопоставлению текстовой и графической информации в финансовом контексте, ошибочно определяя год рецессии (выбрав 2016 год, отсутствующий на графике) из-за сложности интерпретации данных и временных последовательностей.

UniFinEval: Новая площадка для проверки интеллекта в финансах

UniFinEval представляет собой новый мультимодальный бенчмарк для оценки производительности больших языковых моделей в реалистичных финансовых сценариях. Он состоит из 3767 вопросов и ответов, прошедших экспертную оценку на качество и релевантность. Бенчмарк предназначен для количественной оценки способности моделей решать задачи, характерные для финансовой индустрии, и включает в себя широкий спектр вопросов, требующих анализа и синтеза информации для получения обоснованных ответов. Это позволяет провести объективное сравнение различных моделей и выявить их сильные и слабые стороны в контексте финансовых задач.

UniFinEval охватывает широкий спектр задач, имитирующих реальные финансовые сценарии. В частности, это включает в себя анализ фундаментальных показателей компаний, необходимый для оценки их финансового здоровья и перспектив; анализ распределения активов с целью оптимизации инвестиционного портфеля; аудит финансовой отчетности для обеспечения ее достоверности и соответствия стандартам; выявление тенденций в различных отраслях экономики для прогнозирования будущих изменений; и оценку финансовых рисков, связанных с инвестициями и финансовой деятельностью. Каждая из этих задач требует от модели способности к комплексному анализу и интерпретации финансовых данных.

Для обеспечения высокого качества и релевантности данных, в UniFinEval используется аннотация, выполненная экспертами в области финансов. Этот процесс включает в себя не только проверку корректности ответов, но и оценку соответствия вопросов и ответов реальным финансовым сценариям. Привлечение экспертов гарантирует, что данные в бенчмарке отражают сложные нюансы финансового анализа и аудита, что позволяет проводить более надежную и объективную оценку возможностей языковых моделей в решении практических финансовых задач. Такой подход к аннотации позволяет получить достоверную метрику, отражающую реальную способность моделей к анализу и принятию решений в финансовой сфере.

Бенчмарк UniFinEval требует от моделей способности к кросс-модальному рассуждению, то есть к синтезу информации, представленной в текстовом, графическом и табличном форматах. Это обусловлено тем, что реальные финансовые задачи редко основываются исключительно на одном типе данных; анализ финансовой отчетности, оценка рисков и принятие инвестиционных решений, как правило, требуют интеграции данных из различных источников, включая текстовые новости, графики изменения цен активов и диаграммы финансовых показателей. Способность модели эффективно обрабатывать и сопоставлять информацию из этих различных модальностей является ключевым фактором для достижения высокой производительности в UniFinEval и отражает реальные требования к современным финансовым аналитикам.

UniFinEval - это разработанная вручную платформа, обеспечивающая комплексный анализ финансовых данных, включая текстовую, визуальную и видеоинформацию, и отличающаяся высокой информативностью и соответствием реальным бизнес-практикам. — UniFinEval — это разработанная вручную платформа, обеспечивающая комплексный анализ финансовых данных, включая текстовую, визуальную и видеоинформацию, и отличающаяся высокой информативностью и соответствием реальным бизнес-практикам.

Оценка возможностей моделей с помощью UniFinEval: Что показали эксперименты

Платформа UniFinEval была использована для оценки производительности нескольких передовых мультимодальных больших языковых моделей, включая GPT-5.1, Gemini-3-pro-preview и Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking. Оценка проводилась с целью определения возможностей этих моделей в обработке и анализе информации, представленной в различных модальностях, таких как текст и изображения. Использование UniFinEval позволило провести сравнительный анализ производительности различных моделей и выявить их сильные и слабые стороны в контексте финансовых задач.

Оценка моделей проводится посредством zero-shot тестирования, что означает проверку их способности выполнять задачи без предварительного обучения на специфичных для этих задач данных. В рамках данной методологии модели получают задачу и ожидаются ответы, основываясь исключительно на общих знаниях, полученных в процессе предварительного обучения на больших объемах данных. Это позволяет оценить способность модели к обобщению и адаптации к новым, ранее не встречавшимся сценариям, без необходимости тонкой настройки под конкретную задачу. Zero-shot оценка является важным критерием для определения практической применимости и универсальности мультимодальных больших языковых моделей.

В ходе оценки с использованием UniFinEval модель Gemini-3-pro-preview продемонстрировала наивысшую среднюю точность, составив 73.8%. Этот показатель был получен в результате zero-shot оценки, то есть без предварительной адаптации модели к конкретным задачам, входящим в состав UniFinEval. Данный результат позволяет оценить общую способность модели к решению разнообразных мультимодальных задач и служит базовым ориентиром для сравнения с другими крупными языковыми моделями, такими как GPT-5.1 и Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking.

Анализ ошибок, возникающих в процессе работы мультимодальных больших языковых моделей, является критически важным этапом оценки их производительности. Выявление типов ошибок, таких как неверная интерпретация входных данных, логические несоответствия в рассуждениях или неспособность к обобщению знаний, позволяет разработчикам точно определить области, требующие улучшения. Такой анализ не только помогает в отладке и корректировке существующих моделей, но и направляет будущие исследования и разработки, способствуя повышению их надежности и устойчивости к различным типам входных данных и задач. В конечном итоге, систематический анализ ошибок является необходимым условием для создания более эффективных и надежных систем искусственного интеллекта.

Использование логических цепочек рассуждений (chain-of-thought reasoning) позволяет повысить производительность больших языковых моделей в условиях zero-shot обучения. Данный подход заключается в том, что модели предлагается не просто выдать ответ на вопрос, а последовательно изложить ход своих мыслей и обоснование принятого решения. Это стимулирует более глубокий анализ задачи и позволяет модели использовать общие знания для формирования более точных и обоснованных ответов, даже если она не проходила специализированного обучения для решения конкретной задачи. В результате, модели, использующие chain-of-thought, демонстрируют улучшенные показатели в задачах, требующих логического вывода и рассуждений.

В ходе оценки на UniFinEval модель Gemini-3-pro-preview продемонстрировала точность в 61.1% при решении задачи анализа распределения активов (Asset Allocation Analysis). Этот результат указывает на существенный разрыв в производительности по сравнению с другими задачами, входящими в состав UniFinEval, и подчеркивает сложность для моделей обработки и анализа финансовых данных, требующих глубокого понимания экономических принципов и контекста. Низкая точность в данной задаче свидетельствует о необходимости дальнейшей оптимизации моделей для решения более сложных, многогранных сценариев, характерных для финансовой аналитики.

В UniFinEval ответы на сложные вопросы, требующие объединения информации из текста, изображений и видео, формируются путем последовательного извлечения и интеграции ключевых данных.

Влияние и перспективы: Куда движется искусственный интеллект в финансах

Результаты, полученные в ходе UniFinEval, убедительно демонстрируют трансформационный потенциал мультимодальных больших языковых моделей в сфере финансового анализа. Исследование показало, что способность этих моделей обрабатывать и интегрировать информацию из различных источников — текстовых отчетов, графиков, таблиц и других форматов — значительно превосходит возможности традиционных методов. Это открывает перспективы для автоматизации сложных финансовых задач, таких как оценка кредитоспособности, прогнозирование рыночных тенденций и выявление мошеннических операций, с беспрецедентной точностью и скоростью. Мультимодальный подход позволяет моделям извлекать более глубокие инсайты из финансовых данных, что в конечном итоге может привести к более обоснованным инвестиционным решениям и повышению эффективности финансового планирования.

Улучшенные возможности мультимодального рассуждения открывают новые перспективы в области финансового анализа. Способность моделей обрабатывать и интегрировать информацию из различных источников — текстовых отчетов, графиков, таблиц и даже новостных лент — позволяет значительно повысить точность оценки рисков. Это достигается за счет более глубокого понимания взаимосвязей между различными факторами, влияющими на финансовое состояние компаний и рынков. В результате, принимаемые инвестиционные решения становятся более обоснованными и эффективными, а качество финансового планирования — более надежным и предсказуемым. Подобные системы способны выявлять скрытые закономерности и аномалии, которые остаются незамеченными при традиционных методах анализа, что в конечном итоге способствует оптимизации финансовых стратегий и увеличению прибыли.

Дальнейшие исследования направлены на разработку усовершенствованных методов промптинга и новых архитектур моделей, что позволит значительно повысить эффективность выполнения сложных финансовых задач. Особое внимание уделяется созданию промптов, способных более точно направлять модели к желаемому результату, а также проектированию архитектур, способных лучше понимать и обрабатывать сложные финансовые данные. Предполагается, что сочетание этих подходов позволит преодолеть существующие ограничения и откроет возможности для решения задач, ранее недоступных автоматизированным системам, таких как прогнозирование рыночных тенденций, выявление мошеннических операций и разработка персонализированных инвестиционных стратегий.

Разработанный комплекс тестов UniFinEval призван стать ключевым инструментом для стимулирования инноваций в области финансового искусственного интеллекта. Этот эталон позволит исследователям и разработчикам объективно оценивать и совершенствовать возможности многомодальных больших языковых моделей в решении сложных финансовых задач. Благодаря стандартизированной оценке, UniFinEval способствует созданию более надежных и эффективных алгоритмов, что, в свою очередь, открывает путь к разработке по-настоящему интеллектуальных финансовых ассистентов, способных предоставлять персонализированные консультации, анализировать риски и оптимизировать инвестиционные стратегии с беспрецедентной точностью и глубиной.

Данный сценарий «Обоснование фундаментальных показателей компании» предназначен для оценки способности модели к поиску информации и применению сложной финансовой математической логики, требующей извлечения ключевых параметров из текста, точной привязки к числовым данным на графиках и построения комплексных вычислений для получения итогового результата.

Исследование представляет собой попытку упорядочить хаос финансовых данных, заставить их говорить на одном языке. UniFinEval, как алхимический аппарат, призван выявлять истинную способность моделей к рассуждениям, когда перед ними встают не просто цифры, но и изображения, и видеопотоки. Эта работа подчеркивает, что модели не столько «обучаются», сколько «приспосабливаются» к паттернам, выуживаемым из информационного шума. Юрген Хабермас однажды сказал: «Коммуникативное действие направлено на достижение взаимопонимания». В контексте UniFinEval, можно утверждать, что оценка моделей — это поиск точек взаимопонимания между машиной и сложным миром финансов, где каждое изображение и каждое видео — это часть диалога.

Что дальше?

Представленный здесь UniFinEval — лишь попытка обуздать хаос финансовых данных. Это заклинание, которое, несомненно, сработает… до тех пор, пока реальный рынок не напомнит о своей непредсказуемости. Высокая плотность информации, с которой сталкиваются модели, — это не признак сложности задачи, а признак нашей наивности. Мы ищем закономерности там, где их, возможно, нет, и строим модели, которые красиво лгут, выдавая случайные колебания за осознанные решения.

Будущие исследования, вероятно, уйдут в сторону адаптации моделей к шуму — ведь шум, как известно, это просто правда, которой не хватило уверенности. Необходимо отказаться от иллюзии «объективной истины» в финансовых данных и признать, что каждая модель — это лишь один из бесконечного числа способов интерпретации реальности. Важнее не точность прогнозов, а понимание границ применимости этих самых прогнозов.

Истинный прогресс не в создании идеальных моделей, а в разработке инструментов, позволяющих оценивать степень их заблуждения. Возможно, следующий шаг — создание “анти-бенчмарков”, которые намеренно искажают данные, чтобы проверить устойчивость моделей к дезинформации. В конце концов, рынок всегда найдёт способ обмануть даже самую умную модель. Данные — это всего лишь наблюдения в костюме истины.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.22162.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-02 16:04