RiskLabs: Predicting Financial Risk Using Large Language Model Based on Multi-Sources Data
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RiskLabs：基于多源数据的大型语言模型预测金融风险
- 摘要
- 1 引言
- 2 RiskLabs框架
- 3 实验和结果
- 4 结论
摘要
人工智能（AI）技术特别是大型语言模型（LLMs）在金融领域的整合受到了越来越多学术界的关注尽管取得了一定进展但现有研究主要集中在金融文本摘要问答（Q&A）以及股票走势预测这三个任务上而LLM在金融风险预测方面仍存在显著差距为了弥补这一不足本文提出了RiskLabs这一新型框架该框架利用LLM对财务数据进行分析与预测其独特之处在于综合运用了多种数据类型包括收益电话会议（ECC）中的文本与语音信息市场相关的时间序列数据以及与ECC发布日期相关的新闻数据本文的方法论包含多个阶段首先是利用LLM提取与分析ECC数据随后在ECC发布日期之前整合时间序列数据构建风险模型接着通过多模态融合技术将不同数据特征相结合实现多任务的风险预测实证研究表明RiskLabs在预测金融市场波动性与方差方面具有显著效果通过对比实验我们发现不同数据源对于金融风险评估具有重要价值并突显了LLM在此领域的关键作用本文的研究成果不仅为AI技术在金融领域的应用提供了新的视角也为大型语言模型在金融风险评估中开辟了新的应用路径
1 引言
2 RiskLabs框架
3 实验和结果
4 结论
在这项研究中，我们探索了LLM在预测金融风险中的应用，并引入了RiskLabs框架。这个创新的框架采用LLM来系统地组织和分析各种金融数据类型和来源，增强了金融风险预测中的深度学习模型。RiskLabs的核心是专门的模块：收益电话会议编码器、时间序列编码器和新闻市场反应编码器，每个模块都旨在处理特定的财务数据。这些编码器共同促进了各种数据特征的合并，以实现稳健的多任务金融风险预测。
我们对RiskLabs的广泛评估侧重于其短期、中期和长期预测能力，特别是在预测市场波动和VaR指标方面。我们研究的实证结果得出了几个关键见解：1）RiskLabs框架在预测金融风险方面表现出了很高的效率，证实了其作为该领域有价值工具的潜力。2） 虽然LLM单独使用可能无法产生有效的财务风险预测，但它们在处理相关财务数据中的战略应用显著增强了深度学习模型的预测能力。3） 消融研究进一步证实，RiskLabs的每个单独模块都对最终风险预测的准确性做出了有意义的贡献。总体而言，我们的研究强调了LLM在金融风险评估中的变革潜力，标志着人工智能在金融领域的应用向前迈出了重要一步。
我们目前正在增强RiskLabs内的新闻市场反应编码器模块，旨在提高其有效利用高质量新闻信息的能力。这种增强对于提高模型预测金融风险的性能至关重要。同时，我们正在获取更新和更广泛的数据集，以促进我们模型的大规模验证。我们持续发展的一个关键方面是在RiskLabs中实施动态训练窗口。该功能旨在提高模型的适应性，使其能够向投资者提供更及时、更准确的风险预测信息。这些进步是我们不断努力推进RiskLabs的一部分，确保其始终处于金融风险预测技术的前沿。