論文の概要: FinTeam: A Multi-Agent Collaborative Intelligence System for Comprehensive Financial Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10448v1
• Date: Sat, 05 Jul 2025 10:12:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:25.468028
• Title: FinTeam: A Multi-Agent Collaborative Intelligence System for Comprehensive Financial Scenarios
• Title（参考訳）: FinTeam: 包括的金融シナリオのためのマルチエージェント協調型インテリジェンスシステム
• Authors: Yingqian Wu, Qiushi Wang, Zefei Long, Rong Ye, Zhongtian Lu, Xianyin Zhang, Bingxuan Li, Wei Chen, Liwen Zhang, Zhongyu Wei,
• Abstract要約: FinTeamは金融マルチエージェントコラボレーションシステムである。 構築されたデータセットを使用して、これらのエージェントを特定の財務的な専門知識で訓練する。 我々はFinTeamを実際のオンライン投資フォーラムから構築した包括的財務タスクで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.464961691866854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Financial report generation tasks range from macro- to micro-economics analysis, also requiring extensive data analysis. Existing LLM models are usually fine-tuned on simple QA tasks and cannot comprehensively analyze real financial scenarios. Given the complexity, financial companies often distribute tasks among departments. Inspired by this, we propose FinTeam, a financial multi-agent collaborative system, with a workflow with four LLM agents: document analyzer, analyst, accountant, and consultant. We train these agents with specific financial expertise using constructed datasets. We evaluate FinTeam on comprehensive financial tasks constructed from real online investment forums, including macroeconomic, industry, and company analysis. The human evaluation shows that by combining agents, the financial reports generate from FinTeam achieved a 62.00% acceptance rate, outperforming baseline models like GPT-4o and Xuanyuan. Additionally, FinTeam's agents demonstrate a 7.43% average improvement on FinCUGE and a 2.06% accuracy boost on FinEval. Project is available at https://github.com/FudanDISC/DISC-FinLLM/.
• Abstract（参考訳）: 財務報告生成タスクはマクロからミクロ経済学まで様々であり、データ分析も必要である。 既存のLLMモデルは通常、単純なQAタスクで微調整されており、実際の財務シナリオを包括的に分析することはできない。 複雑さを考えると、金融企業はしばしば部門間でタスクを分配する。 そこで本研究では,金融マルチエージェント協調システムであるFinTeamを提案し,文書分析,アナリスト,会計士,コンサルタントの4人のLLMエージェントによるワークフローを提案する。 構築されたデータセットを使用して、これらのエージェントを特定の財務的な専門知識で訓練する。 我々はFinTeamを、マクロ経済、産業、企業分析など、実際のオンライン投資フォーラムから構築した包括的財務タスクで評価する。 人的評価では、FinTeamの財務報告はエージェントを組み合わせることで62.00%の受け入れ率を獲得し、GPT-4oやXuanyuanといったベースラインモデルを上回った。 さらに、FinTeamのエージェントはFinCUGEの7.43%の平均的な改善とFinEvalの2.06%の精度向上を示している。 プロジェクトはhttps://github.com/FudanDISC/DISC-FinLLM/.comで入手できる。

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