引言

在当今快速发展的金融领域，数据分析和决策制定的重要性日益凸显。随着人工智能技术的不断进步，尤其是大模型（LLMs）的出现，金融专业人士和普通用户都面临着一个共同的挑战：如何有效地利用这些先进的技术来提高分析的准确性和决策的质量。

为此，本文作者提出了一个开源的AI Agent平台——FinRobot，旨在帮助用户通过大模型（LLMs）进行高级金融分析。它不仅为金融专业人士提供了一个强大的工具，以提高他们对市场趋势的洞察力和预测能力，同时也为普通用户提供了一个易于理解和使用的平台，使他们能够更加自信地参与金融市场。https://arxiv.org/pdf/2405.14767

背景介绍

财务分析通常包括市场趋势解读、经济结果预测和投资策略建议等。财务分析先于财务决策。如果要将分为两类，主要包括基本面分析和技术分析。其中基本面分析主要研究公司并给出估值，技术分析则研究市场行为来预测未来的价格趋势。而分析以数据为基础，随着数字技术的不断发展，越来越多的数据可供人们进行分析。

在金融领域中，随着数据量和数据复杂性的不断增长，金融从业人员将会逐渐依赖人工智能算法进行数据分析，并且当前已经机器已经可以按照人类分析师的方法进行自动化处理，这彻底改变了财务分析、市场预测等方式。传统的AI模型主要处理简单、单一的任务，但随着大模型（LLMs）和计算能力的进步，AI的能力得到了显著提升。LLMs能够吸收广泛的知识、理解上下文并执行复杂的逻辑推理，使得AI在金融领域的应用更加广泛，能够同时处理多个任务，并在更复杂的分析和决策中发挥作用。

在大模型的基础上，大模型Agent已经开始逐步应用于一系列的复杂任务中，其中包括规划、内存管理和工具使用等方面。这些功能让大模型Agent能够执行更加复杂的财务分析操作，能够极大的替代人力，提高工作效率。当前大模型Agent已经应用于交易（FinAgent）、金融决策测（FinMem）等场景，这表明人们越来越希望通过新技术来解决复杂的金融问题。尽管大模型Agent在金融场景的应用取得了一定的进步，但是当面也面临着一些挑战：

• 「透明度」 大模型Agent驱动的财务分析平台，可以通过哪些方式来提高决策的透明度，来建立用户之间的信任呢？
• 「全球市场适应性」 如何有效适应全球股票市场的多语言和多文化细微差别，以确保全面、准确的市场分析？
• 「模型多样性」 仅依靠单一LLM 架构（例如GPT-4）进行复杂的财务分析有哪些限制？多样化的模型架构如何提高性能？
• 「数据处理实时性」：大模型Agent平台如何高效管理和路由海量财务数据，确保财务分析及时、精准？

面对以上挑战，本文作者提出一个开源大模型Agent平台：FinRobot，它利用多源LLMs来执行多样化的金融任务，优化金融工作流程，并增强可扩展性和透明度。FinRobot通过多源集成架构和实时数据处理流水线，确保了对全球市场需求的精确适应和性能优化。

FinRobot

如下图所示，FinRobot 的整体框架分为四个不同的层，主要包括：Agents层、大模型算法层、LLMOps和DataOps层、多源大模型基础层。

「Agents层」 主要包括金融思维链（CoT）提示，旨在增强复杂分析和决策能力；市场预测Agent、文档分析Agent以及交易策略Agent，其中交易策略Agent主要是将金融挑战分解为逻辑步骤、将其先进的算法和领域专业知识与金融市场不断变化的动态相结合，以获得精确、可操作的见解。

「金融LLMs算法层」 该层针对特定领域和全球市场，配置了特定的模型算法。它采用FinGPT以及多源LLMs，例如针对美国市场的 Llama 系列和针对中国市场的 ChatGLM，每种模型都针对区域特殊性进行了优化。Falcon模型在财务关系分析方面表现出色。此外，多模态模型将文本与烛台图集成在一起，而 FinRL优化了投资组合分配等任务，而传统的机器学习方法则优化了股票选择。这种方法可确保市场预测和财务文件分析等敏感操作的高精度。

「LLMOps && DataOps层」  LLMOps 层实施多源集成策略，利用一系列最先进的模型为特定财务任务选择最合适的 LLM。最初，部署普通LLM；如果性能不理想，系统会动态切换以微调 LLM 以提高效率。这种自适应方法可确保为不同的金融场景提供量身定制的解决方案，从而提高平台的整体性能；DataOps 层管理实时数据处理，这对于快速的市场响应能力至关重要。这种双层配置增强了 FinRobot 在动态市场条件下提供及时、准确的财务见解的能力。

「多源大模型基础层」 该层支持各种通用和专业LLMs的即插即用功能。它构成了平台的支柱，确保所有模型都是最新的、优化的，并始终与金融技术和数据标准的最新进展保持一致。

应用案例

「案例1」 市场预测是一组大模型Agent，旨在综合最新的市场新闻和财务数据，提供对公司最新成就和潜在问题的全面见解，以及对股价走势的预测。上图为NVDA、贵州茅台提供的样本答案表明，市场预测善于综合并提供从不同信息来源收集的有价值的见解。此外，市场预测员还提供有关股票未来轨迹的建议，强调其根据分析数据提供可行指导的能力。

「案例2」 文档分析生成代表了人工智能代理和大型语言模型 (LLM) 在财务文档管理和报告创建领域的突破性使用。该应用程序利用人工智能的力量对财务文件进行深入分析，并自动生成详细、富有洞察力的报告。如下图所示：