論文の概要: Generative AI Enhanced Financial Risk Management Information Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06293v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 20:42:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-10 16:14:46.882686
• Title: Generative AI Enhanced Financial Risk Management Information Retrieval
• Title（参考訳）: 金融リスク管理情報検索のためのジェネレーティブAI
• Authors: Amin Haeri, Jonathan Vitrano, Mahdi Ghelichi,
• Abstract要約: RiskDataは、リスク管理に埋め込みモデルを微調整するためのデータセットである。 RiskEmbedは、財務質問応答システムにおける検索精度を向上させるために設計された微調整埋め込みモデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Risk management in finance involves recognizing, evaluating, and addressing financial risks to maintain stability and ensure regulatory compliance. Extracting relevant insights from extensive regulatory documents is a complex challenge requiring advanced retrieval and language models. This paper introduces RiskData, a dataset specifically curated for finetuning embedding models in risk management, and RiskEmbed, a finetuned embedding model designed to improve retrieval accuracy in financial question-answering systems. The dataset is derived from 94 regulatory guidelines published by the Office of the Superintendent of Financial Institutions (OSFI) from 1991 to 2024. We finetune a state-of-the-art sentence BERT embedding model to enhance domain-specific retrieval performance typically for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. Experimental results demonstrate that RiskEmbed significantly outperforms general-purpose and financial embedding models, achieving substantial improvements in ranking metrics. By open-sourcing both the dataset and the model, we provide a valuable resource for financial institutions and researchers aiming to develop more accurate and efficient risk management AI solutions.
• Abstract（参考訳）: 金融のリスクマネジメントは、安定性の維持と規制の遵守を保証するための金融リスクを認識し、評価し、対処することを含む。 広範な規制文書から関連する洞察を抽出することは、高度な検索と言語モデルを必要とする複雑な課題である。 本稿では,リスク管理における埋め込みモデルを微調整するためのデータセットであるHassDataと,財務質問応答システムにおける検索精度の向上を目的とした細調整埋め込みモデルであるRessEmbedを紹介する。 このデータセットは、1991年から2024年まで金融機関監督局(OSFI)が発行した94の規制ガイドラインに由来する。 我々は、通常、検索-拡張生成(RAG)システムにおいて、ドメイン固有の検索性能を向上させるために、最先端の文BERT埋め込みモデルを微調整する。 実験結果から,リスクEmbedは汎用およびファイナンシャル埋め込みモデルよりも著しく優れており,ランキング指標の大幅な改善が達成されている。 データセットとモデルの両方をオープンソース化することにより、より正確で効率的なリスク管理AIソリューションの開発を目指す金融機関や研究者に貴重なリソースを提供する。

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