Agent AI for Finance

Dieses Open-Access-Buch bietet einen Überblick über den aktuellen Stand der Erstel­lung finanzieller Argu­mente und finanzieller Texte und stellt die Gedanken der Autoren zum Entwurf für NLP im Finanzwe­sen im Zeital­ter der Agent-KI dar. Finanz­doku­mente enthal­ten zahlre­iche kausale Schlussfol­gerun­gen und sub­jek­tive Mei­n­un­gen. In einem früheren Buch, “From Opin­ion Min­ing to Finan­cial Argu­ment Min­ing” (Springer, 2021), disku­tierte der Erstau­tor das Ver­ständ­nis von Finanz­doku­menten in feinkörniger Weise, ins­beson­dere von solchen, die Mei­n­un­gen enthal­ten. Das Buch hob mehrere zukün­ftige Rich­tun­gen her­vor, wie etwa das Finanz-Argu­ment-Min­ing, mul­ti­modales Mei­n­ungsver­ständ­nis und Analyse-Gener­ierung, und nahm eine lange Reise für diese The­men vor­weg. Doch seit 2022 haben Chat­G­PT und große Sprach­mod­elle (Large Lan­guage Mod­ells, LLMs) vielver­sprechende Fortschritte gemacht, was die Autoren motiviert hat, dieses zweite Buch zum The­ma der finanziellen Ver­ar­beitung natür­lich­er Sprache (NLP) zu schreiben.

Agen­ten­basierte KI-Sys­teme wer­den seit der Ein­führung von LLMs wei­thin disku­tiert. Dieses Buch zielt darauf ab, Forsch­er und Prak­tik­er mit den neuesten Meth­o­d­en, Konzepten und Rah­men­werken für die Entwick­lung, den Ein­satz und die Bew­er­tung von KI-Agen­ten auszus­tat­ten, die über Fähigkeit­en in mul­ti­modalem Ver­ständ­nis, Entschei­dungs­find­ung und Inter­ak­tion ver­fü­gen. Sie legt einen beson­deren Schw­er­punkt auf men­schen­zen­tri­erte Entschei­dungs­find­ung und Mul­ti­a­gen­ten-Koop­er­a­tion bei Finan­zan­wen­dun­gen. Das Buch unter­sucht die gegen­wär­tige Land­schaft und disku­tiert zukün­ftige Forschungs- und Entwick­lungsrich­tun­gen.

Dieses Buch richtet sich an ein bre­ites Pub­likum — von Stu­den­ten bis hin zu erfahre­nen Forsch­ern im Bere­ich KI und Finanzen — und bietet einen Überblick über die jüng­sten Trends im Bere­ich Agent AI für das Finanzwe­sen. Es bietet den Stu­den­ten eine Grund­lage, um das Gebi­et zu ver­ste­hen und ihre Forschungsrich­tung zu bes­tim­men, und lädt erfahrene Forsch­er ein, sich an Diskus­sio­nen über offene Forschungs­fra­gen zu beteili­gen, die von exper­i­mentellen Pilotergeb­nis­sen bes­timmt wer­den.

Obwohl sich dieses Buch auf Finan­zan­wen­dun­gen konzen­tri­ert, kön­nen die disku­tierten Konzepte und Meth­o­d­en auch auf andere Anwen­dun­gen in der realen Welt angewen­det wer­den, indem domä­nen­spez­i­fis­che Merk­male inte­gri­ert wer­den. Die Autoren freuen sich auf neue Erken­nt­nisse und neuar­tige Erweiterun­gen, die auf den vorgeschla­ge­nen Ideen beruhen.

Quelle: Agent AI for Finance. From Finan­cial Argu­ment Min­ing to Agent-Based Mod­el­ing