論文の概要: RiskLabs: Predicting Financial Risk Using Large Language Model based on Multimodal and Multi-Sources Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07452v2
- Date: Sat, 03 May 2025 01:01:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-06 18:49:34.939476
- Title: RiskLabs: Predicting Financial Risk Using Large Language Model based on Multimodal and Multi-Sources Data
- Title（参考訳）: RiskLabs:マルチモーダルおよび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, Prashant Kumar, Qingyun Pei, Yangyang Yu, Haohang Li, Fabrizio Dimino, Lorenzo Ausiello, K. P. Subbalakshmi, Papa Momar Ndiaye,
- Abstract要約: RiskLabsは、大規模言語モデル(LLM)を活用して、財務リスクを分析し予測する新しいフレームワークです。
マーケットのボラティリティと分散の両方を予測する上で,リスクラボの有効性が実証された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.76579913330606
- 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, and stock movement prediction (binary classification), the application of LLMs to financial risk prediction remains underexplored. Addressing this gap, in this paper, we introduce RiskLabs, a novel framework that leverages LLMs to analyze and predict financial risks. RiskLabs uniquely integrates multimodal financial data, including textual and vocal information from Earnings Conference Calls (ECCs), market-related time series data, and contextual news data to improve financial risk prediction. Empirical results demonstrate RiskLabs' effectiveness in forecasting both market volatility and variance. Through comparative experiments, we examine the contributions of different data sources to financial risk assessment and highlight the crucial role of LLMs in this process. We also discuss the challenges associated with using LLMs for financial risk prediction and explore the potential of combining them with multimodal data for this purpose.
- 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、株式移動予測(二項分類)といったタスクに重点を置いているが、金融リスク予測へのLSMの適用はいまだ未定である。
このギャップに対処するために,金融リスクの分析・予測にLLMを活用する新しいフレームワークであるR RiskLabsを紹介する。
RiskLabsは、Earnings Conference Calls(ECCs)のテキストおよび音声情報、市場関連時系列データ、金融リスク予測を改善するためのコンテキストニュースデータなど、マルチモーダルな財務データを独自に統合している。
マーケットのボラティリティと分散の両方を予測する上で,リスクラボの有効性が実証された。
比較実験を通じて、異なるデータソースの財務リスク評価への貢献について検討し、このプロセスにおけるLCMの重要な役割を明らかにする。
また、金融リスク予測にLLMを使用する上での課題についても論じ、この目的のためにそれらをマルチモーダルデータと組み合わせる可能性を探る。
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