“`html
Использование FinRobot: новая открытая платформа для поддержки финансовых AI-агентов, работающих на базе LLMs
Финансовый анализ всегда был важен для интерпретации рыночных тенденций, прогнозирования экономических результатов и разработки инвестиционных стратегий. Искусственный интеллект (ИИ) и алгоритмические методы стали все более востребованными в этой области, автоматизируя задачи, ранее выполняемые аналитиками, и повышая точность и эффективность финансового анализа. Интеграция передовых технологий, таких как большие языковые модели (LLMs), позволяет проводить более сложный анализ и принимать решения, трансформируя операции финансовых профессионалов.
Преодоление преград и революция в финансовом анализе
Однако существуют значительные преграды между финансовым сектором и сообществом ИИ. Одной из основных проблем является закрытый характер финансовых данных и специализированные знания, необходимые для их эффективного анализа. Необходимы специализированные инструменты ИИ для финансовых задач, которые могут демократизировать доступ к передовым аналитическим возможностям и улучшить принятие решений во всей финансовой отрасли.
Практические решения и ценность FinRobot
Текущие модели ИИ, используемые в финансах, обычно предназначены для простых однозадачных операций. В то время как ИИ автоматизировал многие задачи, такие как анализ настроений и прогнозирование рынка, его применение в финансах ограничено необходимостью более сложных моделей, способных обрабатывать многофакторные анализы. По мере того, как финансовые профессионалы все больше обращаются к ИИ, растет спрос на более передовые инструменты.
Исследователи из AI4Finance Foundation, Колумбийского университета, Шанхайского центра научных исследований и глубокого обучения и бизнес-дивизионов Нью-Йоркского университета Шанхая представили FinRobot, инновационную открытую платформу для AI-агентов, разработанную для поддержки нескольких финансовых задач. Разработанная AI4Finance Foundation в сотрудничестве с учреждениями, такими как Колумбийский университет и Нью-Йоркский университет Шанхая, FinRobot использует LLMs для проведения передового финансового анализа. Эта платформа сокращает разрыв между достижениями ИИ и финансовыми приложениями, способствуя более широкому применению ИИ в принятии финансовых решений. Путем сделать эти инструменты доступными через открытые инициативы, FinRobot стремится улучшить возможности финансовых профессионалов и демократизировать передовой финансовый анализ.
Архитектура FinRobot организована на четыре основных слоя, каждый из которых предназначен для решения специфических задач финансового ИИ.
Слой финансовых AI-агентов: этот слой фокусируется на формулировании финансовой цепочки мышления, разбивая сложные финансовые проблемы на логические последовательности. Он включает различные специализированные AI-агенты, нацеленные на различные финансовые задачи, такие как прогнозирование рынка, анализ документов и стратегии торговли. Эти агенты используют передовые алгоритмы и экспертизу в области, чтобы предоставлять действенные идеи.
Слой финансовых LLM-алгоритмов: этот слой настраивает и использует специально настроенные модели, адаптированные к конкретным областям и глобальному анализу рынка. Он использует FinGPT в сочетании с многоисточниковыми LLMs для динамической настройки стратегий применения моделей для конкретных задач. Эта адаптивность важна для обработки сложностей глобальных финансовых рынков и многоязычных данных.
Слой LLMOps и DataOps: этот слой создает точные модели, применяя методы обучения и настройки, а также используя актуальные данные. Этот слой управляет обширными и разнообразными наборами данных, необходимыми для финансового анализа, обеспечивая, что все данные, поступающие в обработку ИИ, имеют высокое качество и отражают текущие рыночные условия. Он также поддерживает интеграцию и динамическую замену LLMs для поддержания операционной эффективности и адаптивности.
Слой фундаментальных моделей LLM из разных источников: этот фундаментальный слой интегрирует различные LLMs, позволяя вышеперечисленным слоям получать к ним прямой доступ. Он поддерживает функциональность “подключи и играй” различных общих и специализированных LLMs, обеспечивая, что платформа остается актуальной с точки зрения финансовых технологий. Слой фундаментальных моделей LLM включает LLMs с параметрами от 7 миллиардов до 72 миллиардов, каждый из которых тщательно оценивается с точки зрения эффективности в конкретных финансовых задачах. Это разнообразие и оценка обеспечивают оптимальный выбор моделей на основе метрик производительности, таких как точность и адаптивность, делая FinRobot совместимым с операциями на мировом рынке.
Платформа решает критические проблемы, такие как прозрачность, адаптация к мировым рынкам и обработка данных в реальном времени. Например, слой финансовых AI-агентов повышает способность к сложному анализу и принятию решений, используя CoT для разбора финансовых проблем на логические шаги. Слой фундаментальных моделей LLM из разных источников поддерживает интеграцию мультиязычных моделей, улучшая способность FinRobot анализировать и обрабатывать разнообразные финансовые данные. Путем использования разнообразных архитектур LLM, FinRobot обеспечивает точную адаптацию и оптимизацию производительности, что делает его ценным инструментом для профессиональных аналитиков и пользователей.
Оценка двух демонстрационных приложений подчеркивает возможности FinRobot. Первое приложение, Market Forecaster, синтезирует последние рыночные новости и финансовые данные, чтобы предоставить идеи о последних достижениях компании и потенциальных проблемах. Например, система оценила динамику акций Nvidia, отметив стабильный рост и оптимизм генерального директора по поводу ИИ, что укрепило доверие инвесторов. Второе приложение, Document Analysis & Generation, использует AI-агентов для анализа финансовых документов, таких как годовые отчеты, и генерации подробных, содержательных отчетов. Эти приложения демонстрируют способность FinRobot предоставлять комплексные и действенные финансовые идеи.
В заключение, FinRobot улучшает доступность, эффективность и прозрачность финансовых операций путем интеграции мультиязычных LLMs в открытую платформу. Эта инновационная платформа решает сложности мировых рынков с многоуровневой архитектурой, поддерживающей обработку данных в реальном времени и интеграцию разнообразных моделей. FinRobot ускоряет инновации в сообществе финансового ИИ и устанавливает новые стандарты для анализа финансов на базе ИИ. FinRobot обещает значительно улучшить стратегическое принятие решений во всей финансовой отрасли, способствуя сотрудничеству и непрерывному улучшению, делая передовые финансовые инструменты доступными широкой аудитории.
“`
