Revolutionizing Finance With Llms: An Overview Of Applications And Insights

1. Thông tin Nghiên cứu khoa học

• Tên nghiên cứu tiếng Anh: Revolutionizing Finance with LLMs: An Overview of Applications and Insights
• Tên nghiên cứu tiếng Việt: Cách mạng hóa Tài chính với LLMs: Tổng quan về các Ứng dụng và Hiểu biết sâu sắc
• Tác giả: Huaqin Zhao, Zhengliang Liu, Zihao Wu, Yiwei Li, Tianze Yang, Peng Shu, Shaochen Xu, Haixing Dai, Lin Zhao, Hanqi Jiang, Yi Pan, Junhao Chen, Yifan Zhou, Wei Ruan, Gengchen Mai, Ninghao Liu, Tianming Liu
• Số trang file pdf: 37
• Năm: 2024
• Nơi xuất bản: arXiv
• Chuyên ngành học: Khoa học máy tính (Computer Science)
• Từ khoá: Large Language Models (LLMs), Finance, Financial Engineering, Financial Forecasting, Financial Risk Management, Question Answering, GPT-4

2. Nội dung chính

Bài viết này cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về việc tích hợp các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) vào các nhiệm vụ tài chính khác nhau. LLMs, được xây dựng trên kiến trúc Transformer, đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong những năm gần đây và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Trong lĩnh vực tài chính, LLMs đang ngày càng được sử dụng để tự động hóa việc tạo báo cáo tài chính, dự báo xu hướng thị trường, phân tích tâm lý nhà đầu tư và cung cấp lời khuyên tài chính cá nhân. Bằng cách tận dụng khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của mình, LLMs có thể rút ra những hiểu biết quan trọng từ lượng lớn dữ liệu tài chính, hỗ trợ các tổ chức đưa ra các lựa chọn đầu tư sáng suốt và nâng cao hiệu quả hoạt động cũng như sự hài lòng của khách hàng. Nghiên cứu này nhằm mục đích làm sâu sắc thêm sự hiểu biết về vai trò hiện tại của LLMs trong tài chính cho cả các nhà thực hành tài chính và các nhà nghiên cứu LLM, xác định các triển vọng nghiên cứu và ứng dụng mới, đồng thời nêu bật cách các công nghệ này có thể được tận dụng để giải quyết các thách thức thực tế trong ngành tài chính.

Một số công việc liên quan đến LLMs được đề cập trong bài viết này bao gồm các khía cạnh kỹ thuật của LLMs như kiến trúc Transformer, cơ chế self-attention (Attention(q, k, v) = softmax(qk/√dk)v), các loại mô hình (Decoder-only và Encoder-Decoder), và quy trình tạo token, bao gồm việc tạo từ vựng bằng phương pháp Byte-Pair Encoding (BPE) và các kỹ thuật như beam search. Bài viết cũng đề cập đến các ứng dụng của LLMs trong các lĩnh vực khác nhau như Natural Language Generation (NLG), conversational AI (chatbots và virtual assistants), information extraction và summarization, và sentiment analysis. Ngoài ra, bài viết còn đề cập đến Named Entity Recognition (NER) và các phương pháp giải quyết NER (Rule-Based methods, Machine Learning-Based methods, Deep Learning-Based methods). Trong bối cảnh phân tích tình cảm, bài viết đề cập đến hai phương pháp chính: dựa trên từ điển (lexicon-based) và dựa trên học máy (machine-learning). Bên cạnh đó, Question Answering cũng được xem xét, bao gồm các khả năng của LLMs như phạm vi kiến thức rộng, hiểu các truy vấn phức tạp, duy trì tính mạch lạc theo ngữ cảnh và khả năng đa ngôn ngữ. Dự báo chuỗi thời gian được đề cập, tập trung vào các mô hình thống kê và kinh tế lượng truyền thống, cũng như các mô hình học máy và deep learning. Cuối cùng, bài viết nhấn mạnh vai trò của lý luận toán học trong tài chính hiện đại, bao gồm việc tích hợp các nguyên tắc toán học để phân tích và giải quyết các vấn đề tài chính.

Bài viết cũng đề cập đến phạm vi của các nhiệm vụ tài chính, cụ thể là Kỹ thuật Tài chính (Financial Engineering), bao gồm giao dịch định lượng (Quantitative Trading) và tối ưu hóa danh mục đầu tư (Portfolio Optimization), trong đó LLMs có thể giúp trích xuất thông tin và tâm lý thị trường. Ngoài ra, Robo-advisors (cố vấn robot) sử dụng LLMs và trí tuệ nhân tạo (AI) để điều chỉnh danh mục đầu tư theo hoàn cảnh cá nhân. Các nhiệm vụ tài chính khác được đề cập bao gồm Dự báo Tài chính (Financial Forecasting), bao gồm dự báo Mua bán và Sáp nhập (Merge and Acquisition Forecasting), dự báo phá sản (Insolvency Forecasting) và dự báo xu hướng thị trường (Market Trend Forecast). Cuối cùng, bài viết đề cập đến Quản lý Rủi ro Tài chính (Financial Risk Management), bao gồm chấm điểm tín dụng (Credit Scoring), chấm điểm ESG (Environmental, Social, and Governance), phát hiện gian lận (Fraud Detection) và kiểm tra tuân thủ (Compliance Check), trong đó LLMs có thể cung cấp thông tin chi tiết và tự động hóa các quy trình.

Bài viết cũng đề cập đến Đánh giá các Nhiệm vụ Tài chính được Hỗ trợ bởi GPT-4. Để thể hiện khả năng rộng lớn của GPT-4 trong lĩnh vực tài chính, bài viết đã chọn sáu bộ dữ liệu đa dạng. Các bộ dữ liệu này bao gồm nhiều loại văn bản, bao gồm các bài báo, báo cáo phân tích và các bài đăng trên mạng xã hội như tweet. Ngoài ra, bài viết đã kết hợp các chuỗi thời gian, dữ liệu dạng bảng và nội dung văn bản. Hơn nữa, một loạt các nhiệm vụ tài chính toàn diện và thực tế đã được tạo ra, phản ánh các kịch bản tài chính trong thế giới thực. Việc lựa chọn và thiết kế này nhằm mục đích thể hiện đầy đủ các ứng dụng tiên tiến và linh hoạt của các mô hình AI này trong tài chính.

Các bộ dữ liệu được sử dụng trong bài viết để đánh giá hiệu suất của GPT-4 trong các nhiệm vụ tài chính khác nhau, bao gồm:

• FPB (Financial Phrase Bank): Được sử dụng cho phân tích tình cảm, chứa các đoạn trích tin tức tài chính được chú thích với tình cảm (tích cực, tiêu cực, trung tính).
• FiQA-SA: Một bộ dữ liệu lớn được sử dụng để định lượng tình cảm của báo cáo tài chính bằng tiếng Anh và nội dung microblogging.
• NER dataset: Chứa các câu từ các thỏa thuận tài chính được nộp cho Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Kỳ.
• FinQA: Cung cấp các cặp câu hỏi và câu trả lời, được chú thích bởi các chuyên gia, cùng với các báo cáo thu nhập liên quan từ các công ty S&P 500.
• ConvFinQA: Mở rộng FinQA bằng cách bao gồm các cuộc đối thoại nhiều lượt qua các báo cáo thu nhập này.
• BigData22: Được sử dụng để dự đoán biến động cổ phiếu, chứa các tweet và giá lịch sử.

Bài viết cũng giới thiệu các chiến lược prompting khác nhau, bao gồm prompting zero-shot vanilla, prompting zero-shot nâng cao Chain-of Thought (CoT) và prompting one-shot để điều tra tác động của chúng đối với hiệu suất của GPT trong các nhiệm vụ tài chính đã nêu.

3. Kết luận

Bài viết đã khám phá ứng dụng đa diện của GPT-4 trên nhiều nhiệm vụ tài chính, làm sáng tỏ khả năng và hạn chế của LLMs trong lĩnh vực tài chính. Những phát hiện chính cho thấy LLMs đặc biệt thành thạo trong xử lý văn bản, phân tích tình cảm và khả năng học zero-shot của chúng. Khả năng của LLMs trong việc sàng lọc và diễn giải dữ liệu văn bản rộng lớn là vô song, do đó đóng một vai trò then chốt trong việc giải mã động lực thị trường và tâm lý nhà đầu tư.

Tuy nhiên, điều quan trọng là phải thừa nhận những hạn chế của LLMs trong các nhiệm vụ tính toán trực tiếp, đặc biệt là trong tối ưu hóa và giao dịch định lượng, nơi vai trò của chúng phần lớn vẫn là bổ sung. Bất chấp những hạn chế này, tiềm năng của LLMs trong việc nâng cao các mô hình tài chính và quy trình ra quyết định là không thể phủ nhận. Khi chúng ta tiến lên, việc tích hợp LLMs với các mô hình định lượng và tinh chỉnh ứng dụng của chúng trong tài chính sẽ là những lĩnh vực được quan tâm đáng kể. Sự phát triển liên tục của LLMs hứa hẹn không chỉ củng cố các phương pháp tài chính hiện có mà còn mở đường cho các phương pháp tiếp cận sáng tạo trong phân tích và chiến lược tài chính.