RiskLabs: Predicting Financial Risk Using Large Language Model Based on Multi-Sources Data

本文是LLM系列文章，针对《RiskLabs: Predicting Financial Risk Using Large Language Model Based on Multi-Sources Data》的翻译。

摘要

人工智能（AI）技术，特别是大型语言模型（LLMs）在金融领域的整合引起了越来越多的学术关注。尽管取得了进展，但现有的研究主要集中在金融文本摘要、问答（Q&A）和股票走势预测（二元分类）等任务上，LLM在金融风险预测中的应用存在显著差距。为了弥补这一差距，本文介绍了RiskLabs，这是一个利用LLM分析和预测金融风险的新框架。RiskLabs独特地结合了不同类型的财务数据，包括来自收益电话会议（ECC）的文本和声音信息、与市场相关的时间序列数据以及围绕ECC发布日期的上下文新闻数据。我们的方法涉及一个多阶段的过程：首先使用LLM提取和分析ECC数据，然后在ECC日期之前收集和处理时间序列数据，以建模和理解不同时间范围内的风险。RiskLabs使用多模态融合技术，将这些不同的数据特征融合在一起，进行全面的多任务金融风险预测。实证实验结果证明了RiskLab在预测金融市场波动性和方差方面的有效性。通过对比实验，我们展示了不同的数据源如何有助于金融风险评估，并讨论了LLM在这方面的关键作用。我们的研究结果不仅有助于人工智能在金融领域的应用，也为LLMs在金融风险评估中的应用开辟了新的途径。

1 引言

2 RiskLabs框架

3 实验和结果

4 结论

在这项研究中，我们探索了LLM在预测金融风险中的应用，并引入了RiskLabs框架。这个创新的框架采用LLM来系统地组织和分析各种金融数据类型和来源，增强了金融风险预测中的深度学习模型。Risk