論文の概要: Understanding Financial Reasoning in AI: A Multimodal Benchmark and Error Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06282v1
• Date: Tue, 22 Apr 2025 07:25:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-22 23:32:14.418305
• Title: Understanding Financial Reasoning in AI: A Multimodal Benchmark and Error Learning Approach
• Title（参考訳）: AIにおけるファイナンシャル推論を理解する:マルチモーダルベンチマークとエラー学習アプローチ
• Authors: Shuangyan Deng, Haizhou Peng, Jiachen Xu, Chunhou Liu, Ciprian Doru Giurcuaneanu, Jiamou Liu,
• Abstract要約: 本稿では、金融特化文脈におけるAIモデル、特に大規模言語とマルチモーダルモデルがどの程度の理由を持つかを評価するために設計された新しいベンチマークを紹介する。 本稿では,過去のモデル誤りやフィードバックを利用して,微調整を必要とせず,推論をガイドする誤り認識学習フレームワークを提案する。 この結果は、視覚的理解と数学的論理学における永続的な課題を強調し、金融AIシステムにおける自己反射的推論の可能性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.911426601915051
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effective financial reasoning demands not only textual understanding but also the ability to interpret complex visual data such as charts, tables, and trend graphs. This paper introduces a new benchmark designed to evaluate how well AI models - especially large language and multimodal models - reason in finance-specific contexts. Covering 3,200 expert-level question-answer pairs across 15 core financial topics, the benchmark integrates both textual and visual modalities to reflect authentic analytical challenges in finance. To address limitations in current reasoning approaches, we propose an error-aware learning framework that leverages historical model mistakes and feedback to guide inference, without requiring fine-tuning. Our experiments across state-of-the-art models show that multimodal inputs significantly enhance performance and that incorporating error feedback leads to consistent and measurable improvements. The results highlight persistent challenges in visual understanding and mathematical logic, while also demonstrating the promise of self-reflective reasoning in financial AI systems. Our code and data can be found at https://anonymous/FinMR/CodeData.
• Abstract（参考訳）: 効果的な財務推論は、テキスト理解だけでなく、チャート、テーブル、トレンドグラフといった複雑な視覚データを解釈する能力も要求する。 本稿では、金融特化状況におけるAIモデル、特に大規模言語とマルチモーダルモデルがどの程度の理由を持つかを評価するために設計された新しいベンチマークを紹介する。 15の金融トピックにまたがる3200のエキスパートレベルの質問-回答ペアをカバーするこのベンチマークは、財務における真の分析上の課題を反映するために、テキストと視覚の両方のモダリティを統合している。 現在の推論手法における制約に対処するために,過去のモデルミスやフィードバックを利用して,微調整を必要とせず,推論をガイドする誤り認識学習フレームワークを提案する。 最先端モデルを用いた実験により,マルチモーダル入力により性能が著しく向上し,エラーフィードバックが組み込まれ,一貫した,測定可能な改善がもたらされた。 この結果は、視覚的理解と数学的論理学における永続的な課題を強調し、金融AIシステムにおける自己反射的推論の可能性を実証している。 私たちのコードとデータはhttps://anonymous/FinMR/CodeData.orgで参照できます。

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