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

本文探讨了人工智能技术在金融领域中的应用，尤其是大型语言模型（LLMs）。虽然现有研究已经取得了进展，但主要集中在金融文本摘要、问答和股票价格预测等任务上，缺乏针对金融风险预测的LLMs应用。为了填补这一空白，本文引入了RiskLabs，这是一个利用LLMs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金融数据，包括来自盈利电话会议（ECCs）的文本和语音信息、与ECC发布日期相关的新闻数据以及市场相关的时间序列数据。我们的方法涉及多个阶段的过程：首先使用LLMs提取和分析ECC数据，然后收集和处理ECC日期之前的时间序列数据，以建立和理解不同时间范围内的风险模型。通过多模态融合技术，RiskLabs将这些不同的数据特征结合起来，实现了全面的多任务金融风险预测。实证实验结果表明，RiskLab在预测金融市场的波动性和方差方面具有有效性。通过比较实验，我们展示了不同数据来源对金融风险评估的贡献，并讨论了LLMs在这一领域中的关键作用。我们的研究不仅为AI在金融领域的应用做出了贡献，还为LLMs在金融风险评估中的应用开辟了新的途径。

该论文旨在填补金融风险预测领域中对于大语言模型（LLMs）应用的空白。它提出了一个新框架RiskLabs，通过结合多种金融数据，包括ECC的文本和语音信息、市场时间序列数据以及ECC发布日期周围的新闻数据，利用LLMs分析和预测金融风险。

RiskLabs框架的关键思路是通过多模态融合技术将不同类型的金融数据特征相结合，进行全面的多任务金融风险预测。该框架首先使用LLMs提取和分析ECC数据，然后收集和处理ECC日期之前的时间序列数据以建模和理解不同时间范围内的风险。

该论文的亮点在于：1.提出了一个新的框架RiskLabs，用于金融风险预测；2.使用LLMs进行ECC数据分析，结合市场时间序列数据和新闻数据进行多模态融合；3.实验结果表明RiskLabs在预测金融市场的波动性和方差方面具有有效性。该论文的数据集和代码已经开源，可供研究者使用；4.该论文的研究为LLMs在金融风险评估中的应用提供了新思路和方法。

在该领域的相关研究包括：1.使用深度学习方法进行金融市场预测；2.使用自然语言处理技术进行金融新闻分析；3.使用时间序列分析方法进行金融市场预测。