大规模语言模型(LLMs)的最新进展为金融领域的机器学习应用开辟了新的机遇。这些模型在理解上下文、处理海量数据以及生成符合人类偏好的内容方面表现出卓越的能力。在这篇综述中,我们探讨了LLMs在各种金融任务中的应用,重点关注其变革传统实践和推动创新的潜力。我们讨论了LLMs在金融环境中的进展和优势,分析了它们在上下文理解、迁移学习灵活性、复杂情感检测等方面的先进技术和未来潜力。接下来,我们将现有文献分类为关键应用领域,包括语言任务、情感分析、金融时间序列、金融推理、基于代理的建模及其他应用。对于每个应用领域,我们深入探讨了具体的方法,如文本分析、基于知识的分析、预测、数据增强、规划、决策支持和仿真。此外,还提供了一系列与主流应用相关的数据集、模型资产和有用代码,作为研究人员和从业者的资源。最后,我们概述了未来研究的挑战和机遇,特别强调了该领域的一些独特方面。我们希望我们的工作能够帮助促进LLMs在金融领域的采用和进一步发展。

引言

金融领域历来以复杂性、不确定性和快速演变为特征。随着技术的进步,先进计算模型在金融中的整合已获得显著推动力[1]。在这些进展中,大规模语言模型(LLMs)作为一种强大的工具崭露头角,展示了在理解上下文、处理海量数据以及生成类人文本方面的卓越能力。LLMs在金融中的应用有望变革传统实践、推动创新,并在各种金融任务中开辟新的机遇。

诸如GPT系列、BERT及其金融特定变体如FinBERT等LLMs在自然语言处理(NLP)任务中表现出色。这些模型利用复杂的算法和在大量数据集上进行的广泛预训练,达到了高级的上下文理解、定制化能力和实时分析的可扩展性。它们检测复杂情绪状态和提供准确解释的能力,使其在金融领域尤其有价值,因为理解市场情绪和做出明智决策至关重要。

近年来,金融领域对LLMs在各种应用中的应用表现出日益浓厚的兴趣。这些应用不仅正在重塑金融分析的格局,还为市场行为和经济活动提供了新的视角。例如,在语言任务中,LLMs在总结和提取广泛金融文档中的关键信息方面表现出色,从而将复杂的金融叙事简化为简明的摘要,使信息处理更加高效。情感分析作为金融中最关键的应用之一,已被广泛研究了数十年。LLMs的进步使其在从金融新闻、社交媒体和公司披露中量化市场情绪方面变得至关重要,从而提供影响市场波动和投资决策的关键见解。此外,LLMs在金融时间序列分析中显示出潜在能力,包括预测市场趋势、检测异常和分类金融数据,尽管其有效性仍存在争议。这些模型旨在通过利用其深度学习架构来捕捉金融数据集中复杂的时间依赖性和模式,从而增强预测准确性和鲁棒性。LLMs在超越以前深度学习方法的研究领域中最有前景的方面之一是其推理能力,这使其不仅能拟合数据,还能模仿类似人类认知的推理过程。在金融推理中,LLMs支持金融规划,生成投资建议,并通过处理和综合来自不同来源的大量金融数据来协助决策。利用其模仿人类决策过程的能力,LLMs还被应用于基于代理的建模。这一应用将LLMs的推理能力扩展到代理与其环境、市场和人类之间的互动,从而能够模拟市场行为、经济活动和金融生态系统的动态。

尽管取得了令人瞩目的进展,但LLMs在金融中的应用也面临诸多挑战,例如回测中的前瞻偏差、机器人生成内容的法律问题、数据污染、信号衰减、推理速度、成本、不确定性估计、维度考量、可解释性、法律责任、安全性和隐私问题。解决这些挑战对于确保LLMs在金融应用中的伦理和有效部署至关重要。 相关工作:最近,有几篇综述探讨了LLMs在金融领域的应用。例如,Lee等人[2]从模型的角度概述了金融LLMs。Li等人[3]回顾了当前在金融中采用LLMs的方法,并提出了一个指导其采用的决策框架。Dong等人[4]在会计和金融领域提供了关于ChatGPT和相关LLMs的范围综述。Zhao等人[5]则关注LLMs在各种金融任务中的整合。

尽管这些贡献显著,现有的综述通常缺乏对金融特定的实际挑战和机遇的深入探讨,或主要关注技术方面而未涉及对金融决策和行业实践的广泛影响。本综述旨在填补这些空白,不仅回顾最先进的技术,还提供对专用模型、有用基准、创新应用和基本挑战的详细分析。我们的工作通过提供一个由金融实际应用驱动的全景视图,为研究人员和从业者提供了宝贵的见解。

贡献

  • 金融应用的全景视图和实际见解。我们的综述通过对LLMs在金融中应用的深入审查,弥合了学术研究与实际实施之间的差距。这种全景视图确保了对研究人员和从业者的相关性,突出了LLMs在各种金融任务中的变革潜力。

  • 全面覆盖模型、数据和基准。我们审查了具体的金融应用LLMs,分析了它们的架构、预训练方法和定制化。我们还分析了数据集和基准,提供了有价值的资源集合。

  • 新挑战和机遇。 我们的综述针对LLMs在金融中的应用提出了独特挑战,例如前瞻偏差、法律问题、数据污染和可解释性。我们探讨了潜在的解决方案和未来的研究方向,为金融部门的进一步发展奠定了基础。

金融分析中整合大规模语言模型(LLMs)

大规模语言模型(LLMs)在金融分析中的整合代表了数据驱动决策方式的革命性转变。这些模型独特的能力源于先进的机器学习技术,能够以前所未有的规模和复杂度解释和处理自然语言。本文深入探讨了在金融应用中利用LLMs的核心原因,强调其一般和特定的优势。

高级上下文理解: LLMs以其深刻的上下文理解能力而著称。这包括对金融术语、行话和精细表达的全面理解。如此高级的上下文理解显著提高了情感分析的准确性,这是处理金融文档和新闻文章中复杂且常常模糊的语言时的关键方面。

迁移学习的灵活性:LLMs最初在涵盖广泛主题和语言的海量互联网文本上进行预训练。这种预训练赋予LLMs广泛的语言理解能力,随后可以针对具体的金融任务进行微调。这种迁移学习的灵活性减少了对大规模领域特定数据集的依赖,使其能够在金融领域以较少的领域特定训练数据高效适应新任务。

实时分析的可扩展性:金融市场的快速节奏要求工具能够提供及时的洞察。LLMs在快速处理大规模文本方面表现出色,能够进行实时推理和情感分析。这种能力确保了金融决策者能够从新闻文章、市场信息、报告和社交媒体中即时获取洞察,从而促进更明智和及时的决策。

多模态性:LLMs的多模态能力将其应用扩展到文本之外,包括图像、音频和结构化数据[61],[62]。在金融领域,这对于整合各种数据源特别有用,例如新闻文章中的文本、财务报表中的数值数据和市场图表中的视觉数据。例如,将新闻的文本分析与股票价格走势的视觉分析结合起来,可以更全面地理解市场趋势和投资者情绪。这种不同数据类型的整合增强了金融分析的稳健性和深度。

可解释性: 尽管深度学习模型通常被视为“黑箱”,LLMs生成类人输出的能力为可解释性打开了大门。这一特性有助于提供结果及其背后的解释,从而增强LLMs推理过程的可理解性,增加其在金融应用中的信任度和透明度。

定制化:LLMs展示了显著的适应能力,能够根据特定的金融工具或市场条件进行定制。通过整合特定领域的数据和参数,LLMs可以训练以关注金融市场的特定方面,例如债券的风险评估或股票市场的趋势预测。这种方法增强了LLMs的分析能力,使其能够生成细致入微、适应不同金融环境复杂性的洞察力。

3 应用

3.1 语言任务

许多早期模型,如基于循环神经网络(RNNs),特别是长短期记忆(LSTM)的模型,已经展示了在文本序列上实现一定语言理解和执行文本处理的能力[63]。然而,由于这些模型的架构限制,它们在处理长期依赖性方面存在困难。具体来说,它们在保持长文本序列的上下文、理解复杂表达、处理大型数据集和有效处理非结构化数据方面遇到了挑战[63],[64]。这一限制在金融领域应用时尤为明显,因为金融文档的数量庞大,对准确和简洁摘要的需求至关重要[65]。

另一方面,利用Transformer模型架构的LLMs显著提升了这一领域的能力。Transformer架构以其创新的自注意机制为特征,使LLMs能够基于训练的大规模数据集处理、理解和生成文本[66],[67]。这一突破在克服早期模型所面临的挑战方面起到了关键作用。通过高效管理长文本的长期依赖性和上下文信息,LLMs能够将复杂的金融叙事简化为简明的摘要,并提取相关信息[66],[67]。这一过程保留了关键见解,促进了更高效的信息处理。

情感分析在自然语言处理(NLP)领域中成为一个关键组成部分,也是金融应用中最重要的任务之一。它涉及对文本数据中表达的意见、情感、主观性和情绪的定量探索[134],[135]。在金融应用中,这一任务尤为重要,因为市场情绪的解释可以导致具有重大影响的预测和行动[136]。其演变反映了NLP的广泛进步,从基于规则的系统过渡到复杂的机器学习模型,最近又转向利用大规模预训练语言模型的深度学习方法。

3.3 金融时间序列分析

深度学习在时间序列分析中引发了革命,为建模和预测序列数据提供了强大的工具[189],[190],[191]。诸如LSTM网络和卷积神经网络(CNN)等著名的深度学习模型在捕捉时间依赖性和时间序列数据中的异常方面显示出显著的效果[192],[193],[194]。

随着LLMs的普及,这些工具越来越多地被用于辅助时间序列任务[195],[196]。它们提供了多种辅助功能,如从文本数据生成附加特征和生成描述性统计数据,如我们在第3.1节和第3.2节讨论的那样,这些功能可以通过利用原始数据之外的广泛信息来增强时间序列模型的准确性。

3.4 金融推理

LLMs在金融中的另一个关键应用是支持金融推理。如前所述,LLMs能够处理和综合来自各种来源的大量金融数据,包括市场报告、金融新闻和历史价格数据。这种对金融环境和市场动态的全面理解,使LLMs能够支持战略性金融规划、生成投资建议、提供咨询服务,并协助金融决策。

LLMs在金融推理中的应用提供了几个关键优势。首先,它们可以通过处理大量金融信息,识别帮助做出更好决策的模式和趋势,从而增强数据分析。其次,LLMs可以用于预测建模,使其能够预测市场状况和资产表现,从而提出稳健的投资建议。此外,LLMs还可以提供个性化的咨询服务。它们可以分析个人或组织的财务状况、目标和风险承受能力,以提供定制化的建议。另一个好处是实时监控和警报,LLMs可以监控金融市场趋势和新闻,提供及时的更新和警报,帮助用户根据需要调整策略。此外,LLMs还可以提高可访问性和参与度。通过将这些模型集成到用户友好的界面如聊天机器人中,金融规划和咨询变得更加可访问和有吸引力,使个人能够更好地掌控自己的财务健康。

在本节中,我们将通过文献探讨这些应用,可能激发进一步的创新。

3.5 基于代理的建模

基于代理的建模(ABM)在模拟复杂系统方面代表了一项重大进展,尤其是在金融领域。ABM的核心原则是创建在定义环境中互动的自主代理,允许复杂现象自下而上地涌现。与假设代理行为统一和均衡状态的传统模型不同,ABM捕捉了真实世界金融市场中行为多样性和自适应策略的特点。这种灵活性使ABM成为理解市场动态、投资者行为和各种外部因素对金融系统影响的强大工具。

近年来,将LLMs与基于代理的建模相结合为研究和应用开辟了新途径[256],[257],[258]。凭借其先进的NLP能力,LLMs增强了代理的认知功能,使其能够解释和反应大量的非结构化数据,如金融新闻、报告和社交媒体帖子。LLMs与ABM的这种协同作用带来了更现实和自适应的模拟,这对于开发稳健的交易和投资策略至关重要[259]。

传统上,ABM在金融中的应用侧重于模拟不同类型市场参与者之间的互动,如机构投资者、个人交易者和监管机构[260]。这些模型被用于研究监管变更、市场冲击和行为偏差对市场动态的影响。例如,基于代理的模型已被用来模拟高频交易的影响、金融危机的传播以及资产泡沫的形成。将LLMs加入这些模型进一步增强了其预测能力和准确性,使代理能够以类似于人类分析师的方式处理和响应实时信息。 在本节中,我们探讨了LLMs与基于代理的建模在各种背景下的整合。我们讨论了基于LLM的交易和投资代理如何增强决策和策略制定。我们还研究了LLMs在模拟市场和经济活动中的应用,强调它们对政策分析和市场预测的影响。此外,我们回顾了多代理系统在改进金融过程自动化和监控中的作用,强调这些先进模型在金融分析和策略开发中的革命性潜力。

结论

本综述全面概述了大规模语言模型(LLMs)在金融领域的应用,突出了它们在增强各种金融任务(如语言任务、情感分析、金融时间序列分析、金融推理和基于代理的建模)中的能力。LLMs通过高级的上下文理解和实时分析,在提高金融流程的效率和准确性方面展现了显著潜力。

尽管LLMs具有广阔的前景,但数据隐私、可解释性和计算成本等挑战需要得到解决,以确保LLMs在金融领域的负责任和有效部署。通过总结LLMs在金融应用中的现状、优势和局限性,本综述旨在激发进一步的研究和创新。随着研究的不断发展,我们希望本综述能够鼓励更多关于LLMs潜力和局限性的探索和讨论,推动它们在金融领域的整合,实现更具战略性的投资和更高效的决策。

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