引言

目前，大型語言模型（LLM）在不同領(lǐng)域中已經(jīng)展現(xiàn)出它強(qiáng)悍的性能，這也極大引起了金融科技圈的濃厚興趣。然而金融數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、多樣性、復(fù)雜性等特點(diǎn)，限制了大模型的應(yīng)用。為此，今天給大家分享的這篇文章面對該挑戰(zhàn)，「提出了一個開源的大語言模型框架FinGPT，專門用于金融領(lǐng)域」，它采用以數(shù)據(jù)為中心的方法，為研究人員提供了可訪問和資源來開發(fā)自己FinLLMs。該框架可用在智能投顧、情緒分析、量化交易、風(fēng)險(xiǎn)管理、破產(chǎn)預(yù)測、金融教育培訓(xùn)等方面。

Paper：https:///pdf/2306.06031v1.pdf

Code：https://github.com/ai4finance-foundation/fingpt

金融數(shù)據(jù)特點(diǎn)

2022年12月，ChatGPT生成式大型語言模型的爆火吸引了全世界人們的注意，人們也逐步開始將大型語言模型應(yīng)用到其它領(lǐng)域中，例如：工業(yè)機(jī)械控制、計(jì)算機(jī)視覺等。不僅如此，金融科技圈同樣對生成式大語言模型在金融領(lǐng)域的潛在應(yīng)用產(chǎn)生了濃厚興趣。之前和一位金融科技的大佬聊天就提到，「目前保險(xiǎn)、證券、銀行等都在迫切尋找應(yīng)用場景，盡快實(shí)現(xiàn)大模型的應(yīng)用試點(diǎn)」。這或許就是為啥各大科技公司都在發(fā)布自己的大模型吧，因?yàn)檫@塊國企蛋糕還是挺香的。

但是，對于金融大型語言模型（FinLLM），成功的策略不僅取決于模型架構(gòu)的能力，而且同樣依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)。金融數(shù)據(jù)來自各種來源，具有獨(dú)特的特點(diǎn)。例如：    財(cái)經(jīng)新聞包含有關(guān)世界經(jīng)濟(jì)、特定行業(yè)和個別公司的重要信息。該數(shù)據(jù)通常存在以下特點(diǎn)：實(shí)時(shí)性、動態(tài)性、影響力大等；    公司申報(bào)/公告是企業(yè)向監(jiān)管機(jī)構(gòu)提交的官方文件，提供有關(guān)公司財(cái)務(wù)狀況和戰(zhàn)略方向的信息。此類數(shù)據(jù)通常存在以下特點(diǎn)：粒度細(xì)、可靠性、周期性、影響力大等；    與金融相關(guān)的社交媒體討論可以反映公眾對特定股票、行業(yè)或整個市場的情緒。此類數(shù)據(jù)通常存在以下特點(diǎn)：多變性、實(shí)時(shí)情緒、波動性；    趨勢走向數(shù)據(jù)，此類數(shù)據(jù)經(jīng)常能夠在金融財(cái)經(jīng)及論壇中看到，一般會提供關(guān)于市場動態(tài)和投資策略見解。此類數(shù)據(jù)通常存在以下特點(diǎn)：專業(yè)的分析觀點(diǎn)、市場情緒、覆蓋市場廣泛等。?這幾類數(shù)據(jù)對于市場動態(tài)都能給出獨(dú)特的見解，通過整合這些數(shù)據(jù)，金融語言模型FinGPT能夠促進(jìn)人們對金融市場有更全面的了解，進(jìn)而做出有利的金融決策。

金融數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)

對于復(fù)雜多樣的金融數(shù)據(jù)的處理，主要面臨的挑戰(zhàn)：

「時(shí)間敏感」，一篇新聞的發(fā)布，就會給投資者提供一個機(jī)會窗口來最大化它們的alpha；

「高度動態(tài)」，每天都會存在大量的新聞信息，依據(jù)此類信息頻繁的訓(xùn)練模型是不切實(shí)際的；

「低信噪比」，數(shù)據(jù)量很大但真正有用的數(shù)據(jù)卻相對較少，如何提取有用的信息需要復(fù)雜的技術(shù)手段。

FinGPT

基于以上問題，本文提出FinGPT，它是專為在金融領(lǐng)域應(yīng)用大型語言模型 (LLM) 而設(shè)計(jì)的開源框架。如下圖所示，F(xiàn)inGPT 主要由四個基本組件組成：數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)工程、LLM 和應(yīng)用程序。其中每個組件都在維護(hù) FinGPT 在處理動態(tài)金融數(shù)據(jù)和市場條件方面的功能和適應(yīng)性方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

「數(shù)據(jù)源層」：FinGPT 管道的起點(diǎn)是數(shù)據(jù)源層，它協(xié)調(diào)從各種在線資源中獲取大量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。該層通過整合來自新聞網(wǎng)站、社交媒體平臺、財(cái)務(wù)報(bào)表、市場趨勢等的數(shù)據(jù)來確保全面的市場覆蓋。目標(biāo)是捕捉市場的每一個細(xì)微差別，從而解決金融數(shù)據(jù)固有的時(shí)間敏感性問題。

「數(shù)據(jù)處理層」：該層專注于NLP數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理，以應(yīng)對金融數(shù)據(jù)固有的高時(shí)間敏感性和低信噪比的挑戰(zhàn)。它結(jié)合了最先進(jìn)的 NLP 技術(shù)來過濾噪音并突出顯示最重要的信息。

「LLMs層」：處于核心位置，它包含各種微調(diào)方法，優(yōu)先考慮輕量級適應(yīng)，以保持模型的更新和相關(guān)性。通過維護(hù)更新的模型，F(xiàn)inGPT 可以處理金融數(shù)據(jù)的高度動態(tài)特性，確保其響應(yīng)與當(dāng)前的金融環(huán)境同步。

「應(yīng)用層」：FinGPT 的最后一個組成部分是應(yīng)用層，旨在展示FinGPT 的實(shí)際適用性。它為金融任務(wù)提供實(shí)踐教程和演示應(yīng)用程序，包括機(jī)器人咨詢服務(wù)、量化交易和低代碼開發(fā)。這些實(shí)際演示不僅可以作為潛在用戶的指南，還可以強(qiáng)調(diào) LLM 在金融領(lǐng)域的變革潛力。

應(yīng)用范圍

通過結(jié)合以上這些相互關(guān)聯(lián)的組件，F(xiàn)inGPT提供了一個全面可用的解決方案，利用人工智能在金融領(lǐng)域的研究、創(chuàng)新和實(shí)際應(yīng)用。它可以應(yīng)用在以下方面：

1.「智能投資顧問」：提供個性化的金融建議，減少需要經(jīng)常面對面咨詢的需求。

2.「量化交易」：生成交易信號，幫助做出明智的交易決策。

3.「投資組合優(yōu)化」：利用眾多的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和投資者檔案，構(gòu)建最佳投資組合。

4.「金融情緒分析」：評估不同金融平臺上的情緒，為投資指導(dǎo)提供深入的見解。

5.「風(fēng)險(xiǎn)管理」：通過分析各種風(fēng)險(xiǎn)因素制定有效的風(fēng)險(xiǎn)策略。

6.「金融欺詐檢測」：識別潛在的欺詐交易模式，增強(qiáng)金融安全性。

7.「信用評分」：根據(jù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)測信用風(fēng)險(xiǎn)，幫助貸款決策。

8.「破產(chǎn)預(yù)測」：基于財(cái)務(wù)和市場數(shù)據(jù)預(yù)測公司潛在的破產(chǎn)情況。

9.「并購預(yù)測」：通過分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和公司簡介來預(yù)測潛在的并購活動，幫助投資者預(yù)測市場動向。

10.「ESG（環(huán)境、社會和治理）評分」：通過分析公共報(bào)告和新聞文章來評估公司的ESG得分。

11.「低代碼開發(fā)」：通過用戶友好的界面促進(jìn)軟件開發(fā)，減少對傳統(tǒng)編程的依賴。

12.「金融教育」：作為AI導(dǎo)師，簡化復(fù)雜的金融概念，提高金融識別度。