論文の概要: Large Language Model in Financial Regulatory Interpretation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06808v1
• Date: Fri, 10 May 2024 20:45:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 19:55:18.253667
• Title: Large Language Model in Financial Regulatory Interpretation
• Title（参考訳）: 金融規制解釈における大規模言語モデル
• Authors: Zhiyu Cao, Zachary Feinstein,
• Abstract要約: 本研究では、複雑な金融規制を解釈するための分析ツールとして、LLM(Large Language Models)の革新的利用について検討する。 主な目的は、バーゼルIIIの資本要件規則のような、規制文書の蒸留および複雑化においてLLMを導く効果的なプロンプトを設計することである。 この新たなアプローチは、グローバル金融機関の金融報告・リスクマネジメントシステムにおける規制委任事項の実施を円滑化することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.276240219662896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study explores the innovative use of Large Language Models (LLMs) as analytical tools for interpreting complex financial regulations. The primary objective is to design effective prompts that guide LLMs in distilling verbose and intricate regulatory texts, such as the Basel III capital requirement regulations, into a concise mathematical framework that can be subsequently translated into actionable code. This novel approach aims to streamline the implementation of regulatory mandates within the financial reporting and risk management systems of global banking institutions. A case study was conducted to assess the performance of various LLMs, demonstrating that GPT-4 outperforms other models in processing and collecting necessary information, as well as executing mathematical calculations. The case study utilized numerical simulations with asset holdings -- including fixed income, equities, currency pairs, and commodities -- to demonstrate how LLMs can effectively implement the Basel III capital adequacy requirements.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、複雑な金融規制を解釈するための分析ツールとして、LLM(Large Language Models)の革新的利用について検討する。 第一の目的は、動詞を蒸留し、バーゼルIIIの資本要件規則のような複雑な規制文書を、後に実行可能なコードに変換できる簡潔な数学的枠組みに導く効果的なプロンプトを設計することである。 この新たなアプローチは、グローバル金融機関の金融報告・リスクマネジメントシステムにおける規制委任事項の実施を円滑化することを目的としている。 各種LLMの性能評価のためのケーススタディを行い, GPT-4は, 必要な情報処理や収集, 数学的計算の実行において, 他のモデルよりも優れていることを示した。 ケーススタディでは、固定所得、株式、通貨ペア、商品を含む資産保有率の数値シミュレーションを利用して、LLMがバーゼルIIIの資本充実要件をどのように効果的に実施できるかを実証した。

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