«`html
Расширение систем вопросов и ответов (QA) на основе искусственного интеллекта (ИИ) в финансовой сфере
Расширение систем вопросов и ответов (QA) на основе искусственного интеллекта (ИИ) обусловлено увеличивающимся спросом на анализ и управление финансовыми данными. Эти технологии помогают улучшить обслуживание клиентов, управлять рисками и предоставлять индивидуальные рекомендации по акциям. Однако точные и полезные ответы на финансовые данные требуют глубокого понимания финансовой области из-за сложности данных, терминологии и концепций, неопределенности рынка и процессов принятия решений.
Недостаток специализированных наборов данных
Несмотря на наличие нескольких наборов данных для длинных вопросов и ответов (LFQA) в общедоступной области, таких как ELI5, WikiHowQA и WebCPM, ни один из них не адаптирован к финансовому сектору. Этот пробел на рынке значителен, поскольку сложные вопросы открытого домена часто требуют развернутых ответов в параграфах и выдачи соответствующих документов.
Введение FinTextQA
Исследователи из HSBC Lab, Университета науки и технологий Гонконга (Гуанчжоу) и Гарвардского университета представляют FinTextQA, новый набор данных для тестирования моделей QA по вопросам общих финансов, регулирования или политики. Этот набор данных состоит из LFQA, взятых из учебников и веб-сайтов государственных агентств. Составляющие его 1,262 пары вопрос-ответ и контекст документа имеют отличное качество и указан источник. Он включает шесть категорий вопросов с средней длиной текста 19,7 тыс. слов. Включение финансовых правил и регуляций в LFQA представляет собой вызов для моделей с более сложным содержанием и является новаторской работой в этой области.
Использование FinTextQA и новаторские подходы
Команда представила набор данных и провела тестирование моделей SOTA с использованием FinTextQA для установления стандартов для будущих исследований. Многие существующие системы LFQA зависят от предварительно обученных языковых моделей, таких как GPT-3.5-turbo, LLaMA2, Baichuan2 и т. д. Однако эти модели не всегда способны давать полные ответы на сложные финансовые вопросы. В этой связи они используют систему RAG для улучшения производительности LLMs и их объяснительных возможностей.
Ограничения и перспективы
Исследователи отмечают, что FinTextQA имеет меньше пар вопрос-ответ, несмотря на его профессиональную подготовку и высокое качество, по сравнению с большими наборами данных, созданными с применением ИИ. Это ограничение может затруднить распространение моделей, обученных на нем, на более общие реальные сценарии. В связи с этим актуальными становятся подходы к решению проблемы дефицита данных и их расширения.
Заключение
Несмотря на ограничения, данная работа представляет значительный шаг в улучшении понимания финансовых концепций и поддержки за счет создания первого специализированного набора данных LFQA для финансовой сферы и проведения обширных испытаний на его основе. FinTextQA предоставляет прочную и полную основу для разработки и тестирования систем LFQA в общей финансовой сфере.
Подробнее об исследовании можно узнать здесь.
Все права на это исследование принадлежат исследователям проекта.
Также не забудьте подписаться на наш Twitter.
Присоединяйтесь к нашим каналам в Telegram, Discord и LinkedIn.
Если вам понравилась наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit с более чем 42 тыс. подписчиков.
Преимущества использования FinTextQA для вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте FinTextQA: A Long-Form Question Answering LFQA Dataset Specifically Designed for the Financial Domain.
Применение ИИ в бизнесе
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai.
Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
AI Sales Bot и другие решения
Попробуйте AI Sales Bot. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!