Nghiên cứu: Revolutionizing Finance With Llms: An Overview Of Applications And Insights

Huaqin Zhao, Zhengliang Liu, Zihao Wu, Yiwei Li, Tianze Yang, Peng Shu, Shaochen Xu, Haixing Dai, Lin Zhao, Hanqi Jiang, Yi Pan, Junhao Chen, Yifan Zhou, Wei Ruan, Gengchen Mai, Ninghao Liu, Tianming Liu đã công bố một nghiên cứu có tên: “Cách mạng hóa Tài chính với LLM: Tổng quan về các ứng dụng và hiểu biết sâu sắc” vào ngày 13 tháng 12 năm 2024. Nghiên cứu này khám phá sự tích hợp ngày càng tăng của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như ChatGPT vào lĩnh vực tài chính. Bằng cách tận dụng khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), LLM có thể phân tích dữ liệu tài chính khổng lồ, tự động hóa việc tạo báo cáo, dự báo xu hướng thị trường, phân tích tâm lý nhà đầu tư và cung cấp lời khuyên tài chính cá nhân hóa. Nghiên cứu này nhằm mục đích cung cấp cái nhìn toàn diện về vai trò hiện tại của LLM trong tài chính, xác định các cơ hội nghiên cứu và ứng dụng mới, đồng thời nêu bật cách các công nghệ này có thể được sử dụng để giải quyết các thách thức thực tế trong ngành tài chính. Nghiên cứu cũng đánh giá hiệu quả của GPT-4 trong một loạt các nhiệm vụ tài chính khác nhau.

Tổng quan về Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) trong Tài chính

Nền tảng và Cơ chế Hoạt động của LLM

Các LLM, đặc biệt là các mô hình dựa trên kiến trúc Transformer (Vaswani và cộng sự, 2017), đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Kiến trúc Transformer, với các thành phần chính là Encoder và Decoder, cho phép mô hình xử lý các phụ thuộc tầm xa trong chuỗi dữ liệu một cách hiệu quả. Cơ chế tự chú ý (self-attention) cho phép mô hình tập trung vào các phần quan trọng nhất của dữ liệu đầu vào, từ đó cải thiện khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ (Brown và cộng sự, 2020).

Có hai loại kiến trúc LLM chính: Decoder-only (ví dụ: GPT) và Encoder-Decoder (ví dụ: T5, BART). Các mô hình Decoder-only thường được sử dụng cho các tác vụ tạo văn bản, trong khi các mô hình Encoder-Decoder phù hợp hơn cho các tác vụ yêu cầu cả hiểu và tạo ngôn ngữ (Raffel và cộng sự, 2020).

Quá trình tạo mã thông báo (token generation) trong LLM bao gồm việc tạo từ vựng (thường sử dụng mã hóa Byte-Pair Encoding – BPE), dự đoán xác suất và sử dụng các kỹ thuật như tìm kiếm chùm tia (beam search) để tạo ra các chuỗi văn bản mạch lạc và phù hợp ngữ cảnh (Gage, 1994).

Ứng dụng Đa dạng của LLM

Khả năng của LLM đã mở ra một loạt các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong lĩnh vực tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG), các mô hình Decoder-only có thể tạo ra văn bản phù hợp ngữ cảnh, thích hợp cho việc viết sáng tạo và tạo báo cáo tự động. Các mô hình Encoder-Decoder hiệu quả trong các tác vụ như dịch máy, có khả năng chuyển đổi đầu vào từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác trong khi vẫn giữ được tính toàn vẹn ngữ nghĩa (Lewis và cộng sự, 2019).

Trong lĩnh vực AI đàm thoại (conversational AI), LLM cung cấp năng lượng cho các chatbot và trợ lý ảo phức tạp, có khả năng tạo ra các phản hồi giống con người trong thời gian thực (Brown và cộng sự, 2020). Khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ trôi chảy của chúng khiến chúng trở nên lý tưởng cho tự động hóa dịch vụ khách hàng, nền tảng học tập tương tác và các công cụ giao tiếp cá nhân hóa.

LLM cũng đóng một vai trò quan trọng trong trích xuất và tóm tắt thông tin, chắt lọc các tài liệu dài thành các bản tóm tắt ngắn gọn, mang tính thông tin. Ứng dụng này đặc biệt có lợi trong các lĩnh vực như báo chí và nghiên cứu học thuật, nơi việc đồng hóa thông tin nhanh chóng là điều cần thiết (Lewis và cộng sự, 2019).

Hơn nữa, sự hiểu biết sâu sắc về ngữ cảnh và sắc thái ngôn ngữ cho phép LLM thực hiện phân tích tình cảm, bao gồm cả phân tích tình cảm tài chính (Araci, 2019). Khả năng này được sử dụng rộng rãi trong việc giám sát thương hiệu, nghiên cứu thị trường và phân tích phương tiện truyền thông xã hội, cung cấp thông tin chi tiết về dư luận và hành vi của người tiêu dùng.

Nhận dạng Thực thể Có tên (NER) và Phân tích Tình cảm

Nhận dạng Thực thể Có tên (NER)

NER là một công nghệ quan trọng trong NLP, được sử dụng để xác định và phân loại các thực thể có ý nghĩa cụ thể từ văn bản, chẳng hạn như tên, địa điểm, tổ chức, biểu thức thời gian và thuật ngữ tài chính. NER đóng một vai trò quan trọng trong trích xuất thông tin, hệ thống hỏi đáp, phân tích nội dung, xây dựng biểu đồ tri thức và các lĩnh vực khác (Nasar và cộng sự, 2021). Để hiểu rõ hơn về tầm quan trọng của thông tin trong các quyết định kinh tế, bạn có thể tham khảo thêm về lý thuyết bất cân xứng thông tin.

Có ba phương pháp chính để giải quyết NER, đó là phương pháp dựa trên quy tắc, phương pháp dựa trên máy học và phương pháp dựa trên học sâu (Li và cộng sự, 2020). Các phương pháp học sâu, đặc biệt là các mô hình dựa trên BiLSTM và cơ chế tự chú ý, đã chứng minh hiệu quả cao trong việc quản lý các mẫu phức tạp và bộ dữ liệu lớn (Luo và cộng sự, 2018).

NER được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực tài chính, có thể được áp dụng để trích xuất thông tin (trích xuất các chi tiết chính về công ty, cổ phiếu và sự kiện thị trường từ tin tức và báo cáo tài chính), giám sát tuân thủ (tự động xác định và giám sát các thực thể nhạy cảm trong tài liệu tài chính, như rửa tiền và gian lận) và hỗ trợ quyết định đầu tư (cung cấp hỗ trợ dữ liệu cho các quyết định đầu tư bằng cách phân tích các thực thể và sự kiện trong tin tức và báo cáo thị trường) (Zhao và cộng sự, 2021).

Phân tích Tình cảm

Phân tích tình cảm đã được chứng minh là rất quan trọng trong dự báo thị trường tài chính hiện đại, đặc biệt là liên quan đến giao dịch Bitcoin (Bollen và cộng sự, 2011). Nghiên cứu trong lĩnh vực này chủ yếu chia thành hai loại phương pháp luận: dựa trên từ điển và phương pháp tiếp cận máy học.

Các phương pháp dựa trên từ điển được chia thành các chiến lược dựa trên từ điển và dựa trên ngữ liệu. Các kỹ thuật máy học được chia thành học không giám sát và giám sát. Các phương pháp khác nhau này nhấn mạnh sự phức tạp và đa chiều của phân tích tình cảm trong dự báo tài chính, đặc biệt là trong bối cảnh phân tích tin tức.

Hỏi đáp và Dự báo Chuỗi Thời gian

Hỏi đáp

LLM đã thể hiện khả năng đáng chú ý trong việc trả lời câu hỏi, chủ yếu là do kiến trúc phức tạp và lượng dữ liệu đào tạo lớn của chúng (Wei và cộng sự, 2022). LLM có thể hiểu các truy vấn phức tạp và duy trì sự mạch lạc về ngữ cảnh trong các cuộc trò chuyện. Các LLM hàng đầu thường có khả năng đa ngôn ngữ, cho phép chúng phục vụ một cơ sở người dùng rộng hơn.

Dự báo Chuỗi Thời gian

Dự báo chuỗi thời gian tài chính theo truyền thống dựa vào các phương pháp thống kê và kinh tế lượng. Sự xuất hiện của máy học đã giới thiệu vô số các mô hình để dự báo tài chính. Sự phát triển của LLM đã thay đổi cục diện trong lĩnh vực dự báo chuỗi thời gian tài chính. Những phát triển này thể hiện vai trò năng động và mở rộng của LLM trong dự báo chuỗi thời gian tài chính, làm nổi bật một lĩnh vực chín muồi với sự đổi mới và khám phá (Chang và cộng sự, 2023).

Phạm vi của các Nhiệm vụ Tài chính

Kỹ thuật Tài chính

Kỹ thuật Tài chính là một lĩnh vực đa ngành kết hợp tài chính, toán học và khoa học máy tính để tạo ra và thực hiện các chiến lược và sản phẩm tài chính sáng tạo. LLM hỗ trợ Kỹ thuật Tài chính bằng cách tăng cường hai nhiệm vụ phụ chính: Giao dịch Định lượng và Tối ưu hóa Danh mục Đầu tư. Để hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động tài chính, bạn có thể tham khảo thêm về các nhân tố ảnh hưởng tới hiệu quả quản trị tài chính trong doanh nghiệp.

Giao dịch Định lượng

Giao dịch định lượng theo truyền thống dựa vào các mô hình toán học và thống kê để thúc đẩy các quyết định đầu tư, thường tập trung vào dữ liệu lịch sử và các chiến lược thuật toán được xác định trước. Sự tích hợp của LLM vào các chiến lược giao dịch định lượng thể hiện một tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực này. Nó cho phép một phương pháp tiếp cận toàn diện hơn đối với các quyết định đầu tư, một phương pháp kết hợp sự chính xác của các mô hình định lượng với sự hiểu biết sắc thái về tình cảm thị trường (Wang và cộng sự, 2023).

Tối ưu hóa Danh mục Đầu tư

Tối ưu hóa danh mục đầu tư theo truyền thống, dựa trên các nguyên tắc của lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại, tìm cách cân bằng rủi ro với lợi nhuận, thường dựa vào dữ liệu thị trường lịch sử và phân tích thống kê (Paulson và cộng sự, 1991). Sự tích hợp của LLM trong tối ưu hóa danh mục đầu tư báo trước một tiến bộ đáng kể trong việc giải quyết những thách thức này. LLM vượt trội trong việc xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, bao gồm báo cáo thị trường, bài viết tin tức và báo cáo tài chính, cung cấp thông tin chi tiết sâu sắc hơn và phân tích bổ sung quan trọng cho việc đánh giá rủi ro.

Cố vấn Robo

Tận dụng sức mạnh phân tích của LLM và trí tuệ nhân tạo (AI), các cố vấn robo đang có những bước tiến đáng kể trong việc định hình lại thế giới đầu tư tài chính. Bản chất của sự hấp dẫn của các cố vấn robo nằm ở sức mạnh tính toán của chúng, cho phép chúng điều chỉnh danh mục đầu tư phù hợp với hoàn cảnh cá nhân của người dùng, có tính đến động lực thị trường và sở thích rủi ro cá nhân.

Dự báo tài chính

Dự báo sáp nhập và mua lại

Trong dự báo sáp nhập và mua lại (M&A), NLP cung cấp các công cụ quan trọng để khai thác và diễn giải một loạt dữ liệu văn bản (Visintin và Conti, 2023). Hơn nữa, phân tích tình cảm, một khía cạnh quan trọng của NLP, xem xét kỹ lưỡng các bình luận thị trường và báo cáo tài chính.

Dự báo mất khả năng thanh toán

Đối với dự báo mất khả năng thanh toán, các mô hình ngôn ngữ có thể phân tích vô số nguồn văn bản để đánh giá chính xác tình hình tài chính của một công ty. Bằng cách đánh giá các tiết lộ tài chính, các bài viết tin tức và các tuyên bố từ các nhà lãnh đạo công ty, các mô hình này có thể phát hiện ra các dấu hiệu sớm của tình trạng khó khăn về tài chính (Chen, 2018).

Dự báo xu hướng thị trường

Việc kết hợp các khả năng của GPT-4 vào phân tích xu hướng thị trường thể hiện một bước tiến đáng kể trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực dự báo tài chính. Khả năng của nó để phân tích thông qua các nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm tin tức tài chính thời gian thực, dữ liệu giá lịch sử và các xu hướng mới nổi trên các nền tảng truyền thông xã hội, cho phép nó xây dựng một cái nhìn đa diện về điều kiện thị trường.

Quản lý rủi ro tài chính

Tính điểm tín dụng

Tầm quan trọng của việc đánh giá tín dụng và rủi ro trong khu vực tài chính là không thể bị phóng đại, vì các đánh giá này đóng một vai trò quan trọng trong việc duy trì sự ổn định tài chính. Việc đánh giá tín dụng không chỉ bao gồm khả năng đánh giá khả năng trả nợ của một người vay cá nhân, mà còn bao gồm một loạt các ứng dụng như phân tích rủi ro của các khoản đầu tư tiềm năng, đánh giá sức khỏe tài chính của một công ty và hỗ trợ các tổ chức tài chính trong việc đưa ra quyết định về các chính sách cho vay và lãi suất. Sự xuất hiện của LLM mang đến một con đường đầy hứa hẹn để vượt qua những hạn chế này (Babaei và Giudici, 2023).

Chấm điểm ESG

Chấm điểm Môi trường, Xã hội và Quản trị (ESG) là một số liệu quan trọng trong bối cảnh kinh doanh và đầu tư đương đại. Nó phục vụ như một công cụ để đánh giá cam kết của một công ty đối với việc quản lý môi trường, trách nhiệm xã hội và thực hành quản trị. Việc tích hợp GPT-4 vào quy trình chấm điểm ESG vẫn còn là một khu vực trống trải cần được khám phá.

Phát hiện gian lận

Khi khối lượng giao dịch tăng lên và công nghệ ví kỹ thuật số phát triển, lĩnh vực quản lý rủi ro tài chính ngày càng phải đối mặt với các hoạt động tội phạm công nghệ cao tinh vi. Tận dụng khả năng lý luận và khai thác văn bản nâng cao, LLM có thể đóng góp đáng kể vào việc xác định gian lận tài chính trong các lĩnh vực khác nhau bao gồm giao dịch, email, hồ sơ, nhà thầu và tài chính phi tập trung (Luo và cộng sự, 2023).

Kiểm tra tuân thủ

LLM với khả năng học không cần thiết trở nên không thể thiếu trong thế giới năng động của sự tuân thủ tài chính, nơi các quy định luôn thay đổi. Học không cần thiết LLM có thể thích ứng với các tiêu chuẩn mới mà không cần tinh chỉnh, điều này theo truyền thống đòi hỏi cập nhật thường xuyên và một lượng lớn dữ liệu chú thích (Kojima và cộng sự, 2022).

Hỏi đáp tài chính theo thời gian thực

Giáo dục tài chính

GPT-4 là một mô hình ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo tiên tiến do OpenAI phát triển, có khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên giống con người (Brown và cộng sự, 2020). Tính năng này làm cho nó trở thành một công cụ mạnh mẽ cho giáo dục tài chính, đặc biệt khi nói đến việc giải thích các khái niệm tài chính phức tạp, cung cấp kinh nghiệm học tập tùy chỉnh và tăng cường tương tác người dùng. Để hiểu thêm về cách tận dụng sức mạnh của các công cụ AI như ChatGPT trong nghiên cứu và học tập, bạn có thể tham khảo bài viết 15 prompt ChatGPT hỗ trợ viết các bài nghiên cứu khoa học.

Đánh giá nhiệm vụ tài chính được trao quyền của GPT-4

Trong phần này, chúng tôi giới thiệu cách tiếp cận được sử dụng trong khảo sát của chúng tôi để đánh giá hiệu suất của GPT-4 trong một loạt các nhiệm vụ tài chính với học một lần và thúc đẩy không cần thiết. Phương pháp của chúng tôi bao gồm một số phần quan trọng, bao gồm các nhiệm vụ tài chính thiết thực, lựa chọn các bộ dữ liệu chuẩn, thiết kế các dấu nhắc hướng dẫn khác nhau và lựa chọn các chỉ số đánh giá.

Bộ dữ liệu

Để giới thiệu các khả năng mở rộng của GPT-4 trong lĩnh vực tài chính, chúng tôi đã lựa chọn tỉ mỉ sáu bộ dữ liệu khác nhau. Các bộ dữ liệu này bao gồm một loạt các loại văn bản, bao gồm các bài viết tin tức, báo cáo phân tích và các bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội như tweet. Ngoài ra, chúng tôi đã kết hợp các chuỗi thời gian có tính năng, dữ liệu bảng và nội dung văn bản.

Thiết kế nhanh

Chúng tôi đã kiểm tra các chiến lược nhanh chóng khác nhau, bao gồm cả việc nhanh chóng không cần thiết vani, chuỗi suy nghĩ (CoT) nâng cao việc nhanh chóng không cần thiết và việc nhanh chóng một lần để điều tra tác động của chúng đối với hiệu suất của GPT trong các nhiệm vụ tài chính đã nêu. Việc xây dựng các dấu nhắc là điều cần thiết trong việc tương tác với LLM. Một dấu nhắc được xây dựng và tổ chức tốt, chi tiết và rõ ràng, dẫn đến các kết quả chính xác hơn và phù hợp với các hướng dẫn được cung cấp. Ba phần sau đây là GPT4-prompt trong lĩnh vực tài chính mà chúng tôi đã có được thông qua các thử nghiệm để tạo ra kết quả đáp ứng tốt nhất các hướng dẫn.

Kết quả thử nghiệm

Trong các nhiệm vụ tài chính đã thử nghiệm của chúng tôi, LLM đã thể hiện khả năng thực hiện chính xác. Dựa trên các phản hồi mà chúng tôi thu thập được, chúng tôi tin rằng LLM thể hiện khả năng học không cần thiết và khả năng lý luận toán học đặc biệt, cùng với bộ đồ mạnh nhất của chúng, phân tích tình cảm ngôn ngữ. Hiệu quả của LLM trong các nhiệm vụ tài chính được đánh giá định lượng bằng cách so sánh các khuyến nghị của chúng với dữ liệu tài chính thực tế và hiệu suất thị trường lịch sử. Phương pháp này đã được kiểm tra nghiêm ngặt trên nhiều kịch bản và bộ dữ liệu tài chính khác nhau, mang lại kết quả sâu sắc và có thể hành động trong các lĩnh vực như kỹ thuật tài chính, đánh giá rủi ro và phân tích xu hướng thị trường. Đối với các nhiệm vụ tài chính thiếu các bộ dữ liệu chuyên dụng, chúng tôi đã tuyển chọn các nghiên cứu trường hợp để giới thiệu các khả năng của GPT-4. Để hiểu rõ hơn về các phương pháp phân tích định lượng được đề cập, bạn có thể tìm hiểu thêm về dịch vụ phân tích định lượng và xử lý số liệu bằng SPSS, Eview, Stata, Amos.

Hạn chế và công việc trong tương lai

Những hạn chế của LLM là rõ ràng trong các lĩnh vực như tối ưu hóa và giao dịch định lượng. Mặc dù chúng có thể hỗ trợ trong việc xác định tâm lý thị trường, LLM không thể trực tiếp tham gia vào các nhiệm vụ tính toán. Vai trò của chúng mang tính phụ trợ hơn, hỗ trợ phân tích tình cảm, sau đó được đưa vào các mô hình hiện có xử lý các biến định lượng (Wang và cộng sự, 2023). Điều này chỉ ra rằng LLM, tính đến thời điểm hiện tại, không phải là các giải pháp độc lập cho các nhiệm vụ tài chính tính toán mà là các công cụ mạnh mẽ để tăng cường các mô hình hiện có.

Đối với công việc trong tương lai, có tiềm năng to lớn trong việc tích hợp LLM với các mô hình định lượng tiên tiến. Một hướng đi đầy hứa hẹn có thể là phát triển các hệ thống lai kết hợp sức mạnh xử lý văn bản của LLM với các thuật toán giao dịch định lượng phức tạp (Yu và cộng sự, 2023). Một lĩnh vực khác có thể là nâng cao khả năng diễn giải và độ tin cậy của kết quả LLM trong bối cảnh tài chính, đảm bảo rằng những thông tin chi tiết được tạo ra không chỉ chính xác mà còn có thể hành động được. Hơn nữa, khám phá ứng dụng của LLM trong phân tích dự đoán cho xu hướng thị trường, dựa trên dữ liệu lịch sử và các sự kiện hiện tại, có thể mở ra những con đường mới trong dự báo tài chính. Sự tích hợp phân tích định tính và định lượng này có thể cách mạng hóa cách phân tích và giao dịch thị trường tài chính (Ge và cộng sự, 2023).

Kết luận

Trong bài viết này, chúng tôi đã đi sâu vào ứng dụng đa diện của GPT-4 trên một loạt 11 nhiệm vụ tài chính, làm sáng tỏ các khả năng và hạn chế của LLM trong lĩnh vực tài chính. Trọng tâm trong những phát hiện của chúng tôi là sự khéo léo đáng chú ý của LLM trong xử lý văn bản, phân tích tình cảm và khả năng học không cần thiết của chúng. Sự thành thạo của LLM trong việc sàng lọc và diễn giải dữ liệu văn bản mở rộng là vô song, do đó đóng một vai trò quan trọng trong việc giải mã động lực thị trường và tâm lý nhà đầu tư.

Tuy nhiên, điều quan trọng là phải thừa nhận những hạn chế của LLM trong các nhiệm vụ tính toán trực tiếp, đặc biệt là trong tối ưu hóa và giao dịch định lượng, nơi vai trò của chúng phần lớn vẫn còn bổ sung. Bất chấp những hạn chế này, tiềm năng của LLM trong việc tăng cường các mô hình tài chính và quy trình ra quyết định là không thể phủ nhận. Khi chúng ta tiến lên, việc tích hợp LLM với các mô hình định lượng và tinh chỉnh ứng dụng của chúng trong tài chính sẽ là những lĩnh vực được quan tâm đáng kể. Sự phát triển liên tục của LLM hứa hẹn không chỉ củng cố các phương pháp tài chính hiện có mà còn mở đường cho các phương pháp tiếp cận sáng tạo trong phân tích và chiến lược tài chính.

Tôi hy vọng điều này sẽ giúp ích! Hãy cho tôi biết nếu bạn muốn tôi thực hiện bất kỳ sửa đổi hoặc bổ sung nào.

Download Nghiên cứu khoa học: Revolutionizing Finance With Llms: An Overview Of Applications And Insights