論文の概要: RiskLabs: Predicting Financial Risk Using Large Language Model Based on Multi-Sources Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07452v1
- Date: Thu, 11 Apr 2024 03:14:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-12 15:08:41.567986
- Title: RiskLabs: Predicting Financial Risk Using Large Language Model Based on Multi-Sources Data
- Title（参考訳）: RiskLabs:マルチソースデータに基づく大規模言語モデルによる金融リスク予測
- Authors: Yupeng Cao, Zhi Chen, Qingyun Pei, Fabrizio Dimino, Lorenzo Ausiello, Prashant Kumar, K. P. Subbalakshmi, Papa Momar Ndiaye,
- Abstract要約: textbfRiskLabsは,大規模言語モデル(LLM)を利用して財務リスクを分析し,予測する新しいフレームワークである。
提案手法は,Earnings Conference Calls (ECC) の抽出と解析,市場関連時系列データ,ECCリリース日を取り巻くコンテキストニュースデータなど,多段階的なプロセスを含む。
RiskLabsは、マルチモーダルフュージョン技術を使用して、これらのさまざまなデータ特徴を、包括的なマルチタスクの金融リスク予測に適合させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.145265717016718
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The integration of Artificial Intelligence (AI) techniques, particularly large language models (LLMs), in finance has garnered increasing academic attention. Despite progress, existing studies predominantly focus on tasks like financial text summarization, question-answering (Q$\&$A), and stock movement prediction (binary classification), with a notable gap in the application of LLMs for financial risk prediction. Addressing this gap, in this paper, we introduce \textbf{RiskLabs}, a novel framework that leverages LLMs to analyze and predict financial risks. RiskLabs uniquely combines different types of financial data, including textual and vocal information from Earnings Conference Calls (ECCs), market-related time series data, and contextual news data surrounding ECC release dates. Our approach involves a multi-stage process: initially extracting and analyzing ECC data using LLMs, followed by gathering and processing time-series data before the ECC dates to model and understand risk over different timeframes. Using multimodal fusion techniques, RiskLabs amalgamates these varied data features for comprehensive multi-task financial risk prediction. Empirical experiment results demonstrate RiskLab's effectiveness in forecasting both volatility and variance in financial markets. Through comparative experiments, we demonstrate how different data sources contribute to financial risk assessment and discuss the critical role of LLMs in this context. Our findings not only contribute to the AI in finance application but also open new avenues for applying LLMs in financial risk assessment.
- Abstract（参考訳）: 金融における人工知能(AI)技術、特に大規模言語モデル(LLM)の統合は、学術的な注目を集めている。
進展にもかかわらず、既存の研究は金融テキスト要約、質問回答(Q$\&$A)、株式移動予測(バイナリ分類)といったタスクに主に焦点を合わせており、金融リスク予測におけるLCMの適用には顕著なギャップがある。
本稿では LLM を利用した金融リスクの分析と予測を行う新しいフレームワークである \textbf{RiskLabs} を紹介する。
RiskLabsは、Earnings Conference Calls(ECCs)のテキストとボーカル情報、市場関連時系列データ、ECCリリース日に関するコンテキストニュースデータなど、さまざまなタイプの金融データを独自に組み合わせている。
LLMを用いてECCデータを抽出・分析し、その後、ECCが異なる時間枠のリスクをモデル化し理解する前に時系列データを収集・処理する。
RiskLabsは、マルチモーダルフュージョン技術を使用して、これらのさまざまなデータ特徴を、包括的なマルチタスクの金融リスク予測に適合させる。
実証実験の結果、金融市場のボラティリティと分散を予測できるリスクラボの有効性が示された。
比較実験を通じて、異なるデータソースが金融リスク評価にどのように貢献するかを実証し、この文脈におけるLLMの重要な役割について議論する。
我々の発見は、金融アプリケーションにおけるAIに貢献するだけでなく、金融リスク評価にLLMを適用するための新たな道を開いた。
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