論文の概要: AI for Climate Finance: Agentic Retrieval and Multi-Step Reasoning for Early Warning System Investments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05104v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 14:11:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:12:30.942690
• Title: AI for Climate Finance: Agentic Retrieval and Multi-Step Reasoning for Early Warning System Investments
• Title（参考訳）: AI for Climate Finance:早期警戒システム投資のためのエージェント検索とマルチステップ推論
• Authors: Saeid Ario Vaghefi, Aymane Hachcham, Veronica Grasso, Jiska Manicus, Nakiete Msemo, Chiara Colesanti Senni, Markus Leippold,
• Abstract要約: 本研究は、気候リスク・早期警戒システム(CREWS)ファンドにおけるEWS投資の追跡という現実的な応用に焦点を当てる。 我々は25のMDBプロジェクト文書を分析し、ゼロショット学習や少数ショット学習を含む複数のAI駆動型分類手法を評価する。 以上の結果より, エージェントベースRAGアプローチは, 87%の精度, 89%の精度, 83%のリコールを達成し, 他の手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3192560874022086
• License:
• Abstract: Tracking financial investments in climate adaptation is a complex and expertise-intensive task, particularly for Early Warning Systems (EWS), which lack standardized financial reporting across multilateral development banks (MDBs) and funds. To address this challenge, we introduce an LLM-based agentic AI system that integrates contextual retrieval, fine-tuning, and multi-step reasoning to extract relevant financial data, classify investments, and ensure compliance with funding guidelines. Our study focuses on a real-world application: tracking EWS investments in the Climate Risk and Early Warning Systems (CREWS) Fund. We analyze 25 MDB project documents and evaluate multiple AI-driven classification methods, including zero-shot and few-shot learning, fine-tuned transformer-based classifiers, chain-of-thought (CoT) prompting, and an agent-based retrieval-augmented generation (RAG) approach. Our results show that the agent-based RAG approach significantly outperforms other methods, achieving 87\% accuracy, 89\% precision, and 83\% recall. Additionally, we contribute a benchmark dataset and expert-annotated corpus, providing a valuable resource for future research in AI-driven financial tracking and climate finance transparency.
• Abstract（参考訳）: 特に早期警戒システム(EWS)は、多国間開発銀行(MDB)や資金の標準化された財務報告を欠いている。 この課題に対処するために、文脈検索、微調整、多段階推論を統合したLLMベースのエージェントAIシステムを導入し、関連する財務データを抽出し、投資を分類し、資金調達ガイドラインの遵守を保証する。 本研究は,気候リスク・早期警戒システム(CREWS)ファンドにおけるEWS投資の追跡という,現実世界のアプリケーションに焦点を当てている。 我々は、25のMDBプロジェクト文書を分析し、ゼロショットおよび少数ショット学習、微調整されたトランスフォーマーベース分類器、チェーン・オブ・シークレット(CoT)プロンプト、エージェントベースの検索強化生成(RAG)アプローチを含む、AIによる複数の分類手法を評価する。 以上の結果から,エージェントベースRAGアプローチは,87 %の精度,89 %の精度,83 %のリコールを達成し,他の手法よりも優れていた。 さらに、ベンチマークデータセットとエキスパートアノテートされたコーパスをコントリビュートし、AIによる財務追跡と気候財務の透明性に関する将来の研究に貴重なリソースを提供する。

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