近年来,像ChatGPT这样的大型语言模型(LLMs)取得了显著进步,并已应用于多个领域。这些模型基于Transformers架构构建,通过在广泛的数据集上进行训练,使得它们能够有效地理解和生成人类语言。在金融领域,LLMs的部署正获得动力。这些模型被用于自动化生成金融报告、预测市场趋势、分析投资者情绪以及提供个性化的金融建议。利用其自然语言处理能力,LLMs能够从庞大的金融数据中提炼关键洞察,帮助机构做出知情的投资选择,并提高操作效率及客户满意度。在这项研究中,我们提供了LLMs融入各种金融任务的全面概述。此外,我们通过结合自然语言指令对多个金融任务进行了全面测试。我们的发现显示,GPT-4有效地遵循各种金融任务的提示指令。这项对金融领域LLMs的调查和评估旨在加深金融从业者和LLM研究人员对LLMs在金融中当前角色的理解,识别新的研究和应用前景,并突出这些技术如何被利用来解决金融行业中的实际挑战。

过去几年中,如OpenAI的GPT系列等大型语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域取得了重大进步。这些模型的发展标志着在理解和生成自然语言的AI技术中的一个重要里程碑。随着计算能力的增强和算法的改进,LLMs展现了在理解复杂情境、回答问题和撰写内容方面的惊人能力。特别是在金融领域,LLMs的这些能力正逐渐显示出它们巨大的潜力【18, 125, 126】。

金融是一个高度专业化且复杂的领域,涉及大量的数据分析、预测和决策。LLMs处理大规模文本数据的能力使其成为金融领域中一个有前景的应用。例如,通过分析金融报告、市场新闻、投资者通讯等,LLMs能够提供市场趋势的见解、进行风险评估,甚至协助投资决策。此外,LLMs能够处理自然语言查询,并提供即时的金融建议和支持,这对金融服务行业来说是一个重大进步【28, 66, 125】。

然而,将LLMs应用于金融部门也面临着几个挑战。首先,金融领域的数据高度专业化且复杂。金融术语、法规和市场动态要求模型具有高度的理解能力。此外,金融决策通常涉及高风险,这要求预测具有高度的准确性和可靠性。因此,确保LLMs的输出既准确又可靠是一个主要挑战【42】。

为了解决这些问题,研究人员和开发者不断完善LLMs的算法,以提高其对专业领域知识的理解和处理能力。通过大量的专业训练数据,模型可以更好地掌握金融领域的特定知识。同时,专家系统和人工审核机制的结合可以进一步提高模型在金融领域应用的准确性和可靠性【131】。

总的来说,大规模语言模型正逐渐成为解决金融问题的有力工具。它们不仅能够处理和分析大量数据,还能提供深入的见解和建议【125】。尽管在应用过程中存在一些挑战,但随着技术的不断进步,这些挑战正逐渐被克服。展望未来,LLMs在金融部门的应用无疑将开辟更多的创新和机会。 在这篇综述中,我们着手回答如何在利用LLMs在各个领域的成功的同时,解决金融部门固有的困难这一关键问题。本文的重要贡献被概括为四个主要点,每个点都聚焦于LLMs与金融应用之间的协同作用。

我们详尽地调研并综合了现有的金融LLMs文献,探索了在四个独立任务类别中的最新进展:金融工程、金融预测、金融风险管理和金融实时问答。

我们总结了LLMs为金融领域提供的主要技术方法,考察了在投资领域的潜力,并为这一领域的研究人员提供了一个基础综述。

我们评估了GPT-4在各种任务中的有效性。 我们简洁地概述了我们研究中最重要的结果,讨论了应该在后续工作中解决的主要未解决问题,并提供了对这一领域未来方向和可能性的见解。

金融工程是一个多学科领域,结合了金融、数学和计算机科学,以创建和实施创新的金融策略和产品。LLMs通过增强两个关键子任务来协助金融工程:量化交易和投资组合优化。

量化交易量化交易传统上依赖于数学和统计模型来驱动投资决策,常常围绕历史数据和预定义的算法策略。这种方法在某些市场条件下虽然有效,但在动态和复杂的市场环境中面临挑战。传统的量化模型在适应新信息方面可能会挣扎,尤其是当涉及到非结构化数据源如新闻文章、社交媒体和金融报告时。这些来源包含了标准量化方法可能忽视的宝贵情绪和基于观点的信息【66, 135】。

近年来,LLMs的出现在量化交易中开辟了新的途径。LLMs凭借其先进的自然语言处理能力,在有效提取和利用投资策略中的这种隐含情绪信息方面发挥了关键作用。通过分析大量文本数据,LLMs能够识别分析师报告、市场新闻和财务报表中嵌入的微妙、往往是细腻的情绪。这些情绪至关重要,因为它们通常代表了集体市场情绪,并可能预示着主要市场动向。

例如,分析师报告是洞察的金矿,但常常充满了分析师可能不愿意或避免直接透露的隐含情绪。LLMs能够解读这些微妙的线索,提供对市场动态更全面的理解。这种能力不仅限于情绪分析;它还包括对背景的理解、讽刺的检测以及复杂金融术语的解释,这些在传统的量化分析中往往会丢失。

将LLMs整合到量化交易策略中代表了该领域的一个重大进步。它允许采用一种更全面的投资决策方法,将量化模型的精确性与对市场情绪细腻理解的结合。这种协同作用不仅增强了交易策略的鲁棒性,还在快速变化的市场条件下提供了竞争优势。随着金融市场的持续发展,LLMs在量化交易中的作用将变得越来越重要,标志着投资决策方式的范式转变【123】。

投资组合优化传统的投资组合优化基于现代投资组合理论的原则,旨在平衡风险与回报,通常依赖历史市场数据和统计分析【98】。这种方法虽然系统化,但在快速演变的市场中遇到挑战,历史数据可能不足以预测未来趋势。此外,传统模型可能无法完全考虑复杂的现实世界因素,如地缘政治事件或突然的市场转变,可能导致次优的资产配置【3】。

LLMs在投资组合优化中的整合标志着解决这些挑战的重大进步。LLMs擅长处理和分析大量非结构化数据,包括市场报告、新闻文章和财务报表,提供风险评估所需的更深入洞察和补充分析。这些模型可以发现文本数据中隐藏的微妙市场情绪和新兴趋势,提供对潜在风险和机会的更细腻视角。通过将定量数据与从LLMs派生的定性见解结合,投资者可以实现更全面的投资组合优化方法。这种协同作用不仅增强了传统模型的鲁棒性,还为投资者在面对市场不确定性时装备了更适应性强、更明智的策略【45】。

机器人顾问利用LLMs和人工智能(AI)的分析力量,机器人顾问在重塑金融投资世界方面取得了显著进步。结合精确性、适应性和可访问性,这些先进平台迅速成为财富管理和投资咨询服务的流行工具。 机器人顾问的吸引力本质在于其计算能力,使它们能够根据个人用户的情况定制投资组合,考虑市场动态和个人风险偏好。在这个背景下,LLMs至关重要,解析大量数据集以辨识复杂的金融情况。 市场模式的辨识,使机器人顾问能够提供明智的投资指导。在整个投资周期中,它们持续监控投资组合表现,调整期望回报与用户定义的风险阈值之间的平衡【16】。

机器人顾问的一个关键优势是它们能够灵活地更新投资策略以反映市场变化,这种灵活性往往是传统投资途径所不具备的。增强的灵活性可以促进金融顾问与客户之间更大的信任【9】。虽然历史分析主要集中在机器人顾问的算法精密度和合法性上【83】,但关于指导个人使用这些AI平台的心理因素的讨论正在兴起。

在一项揭示德国机器人咨询市场(涵盖约78种资产)的研究中,他们检查了大约243,000对投资组合配对以及客户人口统计数据。研究结果表明,尽管AI驱动的精密度水平很高,但机器人咨询建议的个性化方面目前是有限的【107】。影响现代投资组合选择的关键因素——如人力资本或影子资产的数量和性质(beta)——仍然是未解决的大问题。建议往往倾向于迎合当前投资者偏见或监管者对投资组合配置的看法,这无意中限制了机器人顾问的经济潜力,同时增强了消费者信心并确保了监管制裁。机器人咨询建议的复兴被其倾向于回避复杂、定制化策略,转而更广泛地适用投资原则所凸显,包括对一般用户的可解释性和对隐私与数据安全的需求【7】。

总而言之,将LLMs与机器人咨询服务的整合标志着咨询领域的一个量级跃进。这些以AI为中心的平台将通过将复杂的金融智慧与普通投资者的理解相连接,革新投资和财富管理,尽管对它们当前的定制范围持谨慎态度【90】【96】。

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长期以来,人工智能 (AI)在金融领域的研究和实施方面一直非常活跃。早在 1960 年代,金融部门就已经参与围绕贝叶斯统计(机器学习的主要内容)开发创新。这些开创性的用例基于监控股票市场和为投资者做出预测。今天,这一传统继续存在于人工智能驱动的机器人顾问身上,旨在提供基于算法的自动化财务规划服务,而无需人工协助。现代金融已将其人工智能应用多样化,包括简化内部业务流程和改善整体客户体验。财务专业人士和客户都可能会定期遇到 AI,因为大多数与服务相关的日常问题都是使用某种程度的AI 驱动的自动化来处理/解决的。为了满足客户对更快、更方便、更安全的金融体验不断增长的需求,这一趋势可能会加速。
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