論文の概要: Uncertainty Quantification for Financial Foundation Models: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.33109v1
• Date: Thu, 22 Oct 2026 21:17:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-27 22:27:13.247597
• Title: Uncertainty Quantification for Financial Foundation Models: A Survey
• Title（参考訳）: 金融ファンデーションモデルの不確実性定量化に関する調査
• Abstract要約: 証拠・文脈・モデル・推論・結果・行動にまたがる不確実性の6つの情報源を識別する,情報源対応フレームワークを導入する。 本研究では,不確実性や信頼性の表現を手法で構築・検証する方法を基盤としたメカニズムに基づく分類法を開発した。 この調査は、金融基盤モデルにおける不確実性の研究と評価のための統一的な基盤を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.633119622546771
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Financial foundation models increasingly support workflows spanning financial question answering, disclosure analysis, forecasting, and decision-making. In these settings, uncertainty may concern whether evidence is valid and available at the relevant time, whether an interpretation is justified, which outcomes remain plausible, or which action is preferred under costs and risk constraints. Because these objects arise at different points in a workflow, uncertainty cannot be reduced to confidence in a final output. We introduce a source-aware framework that distinguishes six sources of uncertainty across evidence and context, model and inference, and outcome and action, while treating agentic workflows as the execution layer through which uncertainty can propagate, change form, or be reduced. We develop a mechanism-based taxonomy grounded in how methods construct or verify uncertainty and reliability representations, and use it to assess their applicability across financial task domains. We further map finance-specific empirical studies across the taxonomy and task domains to characterize the current research landscape. Our analysis shows that most reviewed studies address uncertainty in individual parts of financial workflows, with limited work connecting evidence and reasoning reliability to downstream prediction and constrained action. By connecting where uncertainty arises, how it is represented, and how it bears on downstream decisions, this survey provides a unified foundation for studying and evaluating uncertainty in financial foundation models.
• Abstract（参考訳）: 金融ファンデーションモデルは、金融質問応答、開示分析、予測、意思決定にまたがるワークフローをますますサポートしている。 これらの設定では、証拠が有効で有効であるかどうか、解釈が正当化されているか、どの結果が妥当か、どの行動がコストやリスク制約の下で望ましいか、といった不確実性が懸念される。 これらのオブジェクトはワークフローの異なるポイントで発生するため、最終的な出力に対する不確実性は減少できない。 我々は、証拠、文脈、モデル、推論、結果、行動の6つの不確実性源を識別するソース・アウェア・フレームワークを導入し、一方でエージェントワークフローを不確実性が伝播したり、形を変えたり、縮小したりできる実行層として扱う。 本研究では,不確実性および信頼性の表現の構築・検証方法に基づくメカニズムに基づく分類法を開発し,それを用いて財務タスク領域全体にわたる適用性を評価する。 さらに、分類学とタスク領域にまたがる金融特化実証研究をマッピングし、現在の研究環境を特徴づける。 分析の結果, 金融ワークフローの個々の部分における不確実性に対処し, 証拠を繋ぎ, 下流予測や制約された行動に対する信頼性を判断する作業が限られていることが判明した。 この調査は、不確実性の発生地、その表現方法、下流の意思決定にどう影響するかを結びつけることによって、金融基盤モデルにおける不確実性の調査と評価のための統一的な基盤を提供する。

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