金融行業(yè)與AI社區(qū)之間存在數(shù)據(jù)和專業(yè)知識(shí)的障礙，影響AI在金融任務(wù)中的應(yīng)用。FinRobot是一個(gè)開(kāi)源AI代理平臺(tái)，利用多源LLM進(jìn)行多樣化金融任務(wù)，提升透明度和可擴(kuò)展性。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.14767

Github地址：https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRobot

摘要

金融行業(yè)與AI社區(qū)之間存在數(shù)據(jù)和專業(yè)知識(shí)的障礙，影響AI在金融任務(wù)中的應(yīng)用。本文旨在開(kāi)發(fā)金融專用的LLM工具鏈，推動(dòng)AI在金融決策中的普及。FinRobot是一個(gè)基于LLM的開(kāi)源AI代理平臺(tái)，支持多種金融專用AI代理，包含四個(gè)主要層次：

• 金融AI代理層：通過(guò)邏輯序列分解復(fù)雜金融問(wèn)題。
• 金融LLM算法層：為特定任務(wù)動(dòng)態(tài)配置模型應(yīng)用策略。
• LLMOps和DataOps層：通過(guò)訓(xùn)練/微調(diào)技術(shù)和相關(guān)數(shù)據(jù)生成準(zhǔn)確模型。
• 多源LLM基礎(chǔ)模型層：整合多種LLM，直接訪問(wèn)。

FinRobot為專業(yè)分析師和普通用戶提供先進(jìn)金融分析的AI工具。

簡(jiǎn)介

財(cái)務(wù)分析分為基本分析（公司估值）和技術(shù)分析（市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)），并依賴于數(shù)據(jù)。隨著數(shù)字革命，數(shù)據(jù)量和復(fù)雜性增加，金融專業(yè)人士越來(lái)越依賴算法和人工智能（AI）進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。AI通過(guò)自動(dòng)化任務(wù)（如情感分析和市場(chǎng)預(yù)測(cè)）改變了財(cái)務(wù)分析的方式，傳統(tǒng)AI模型已發(fā)展為更復(fù)雜的LLM（大語(yǔ)言模型）。AI代理利用LLM進(jìn)行復(fù)雜功能（如規(guī)劃和記憶管理），減少人類干預(yù)。

FinRobot是一個(gè)開(kāi)源AI代理平臺(tái)，利用多源LLM進(jìn)行多樣化金融任務(wù)，提升透明度和可擴(kuò)展性。

• 綜合金融AI代理框架，支持多種金融任務(wù)。
• 多源LLM集成，通過(guò)智能調(diào)度機(jī)制選擇最合適的LLM，適應(yīng)全球市場(chǎng)的復(fù)雜性。

FinRobot目前已開(kāi)源，促進(jìn)金融AI社區(qū)的合作與創(chuàng)新。

相關(guān)工作

金融AI代理

AI驅(qū)動(dòng)的金融系統(tǒng)如FinAgent和FinMem利用實(shí)時(shí)市場(chǎng)數(shù)據(jù)優(yōu)化交易策略。過(guò)于關(guān)注回測(cè)和個(gè)股收益，忽視了流程導(dǎo)向的重要性。有效的交易代理應(yīng)提升操作流程，自動(dòng)化策略執(zhí)行和下單，減少人工干預(yù)。從績(jī)效轉(zhuǎn)向流程導(dǎo)向可促進(jìn)金融技術(shù)的可持續(xù)性和適應(yīng)性。

開(kāi)源AI代理框架

開(kāi)源AI代理框架的發(fā)展促進(jìn)了先進(jìn)AI技術(shù)的普及。主要平臺(tái)包括AutoGPT、AutoGen、MetaGPT、HuggingGPT、ChatDev、Dify和Voyager，支持全球開(kāi)發(fā)者的協(xié)作與創(chuàng)新。隨著對(duì)復(fù)雜金融工具的需求增加，專門針對(duì)金融任務(wù)的開(kāi)源框架即將出現(xiàn)。

AI4Finance基金會(huì)與開(kāi)源文化

AI4Finance Foundation推動(dòng)金融科技的開(kāi)源文化，致力于標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)踐和開(kāi)發(fā)開(kāi)源資源。旨在為研究人員和行業(yè)專業(yè)人士提供協(xié)作環(huán)境，促進(jìn)行業(yè)知識(shí)與創(chuàng)新的結(jié)合。通過(guò)應(yīng)用AI技術(shù)于金融服務(wù)，加速技術(shù)進(jìn)步，確保發(fā)展透明、可及且有益于金融行業(yè)。

FinRobot：一個(gè)金融領(lǐng)域的開(kāi)源平臺(tái)

FinRobot的整體框架分為四個(gè)不同的部分，每個(gè)部分都旨在解決金融人工智能處理和應(yīng)用的特定方面：

• 金融AI代理：引入金融鏈?zhǔn)剿季S（CoT）提示，提升復(fù)雜分析和決策能力，市場(chǎng)預(yù)測(cè)、文檔分析和交易策略代理利用CoT分解金融問(wèn)題，提供精準(zhǔn)可行的見(jiàn)解。
• 金融LLMs算法：配置專門調(diào)優(yōu)的模型，使用FinGPT和多源LLMs（如Llama和ChatGLM），優(yōu)化區(qū)域特性，結(jié)合多模態(tài)模型和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，確保市場(chǎng)預(yù)測(cè)和文檔分析的高精度。
• LLMOps和DataOps：LLMOps層動(dòng)態(tài)選擇和微調(diào)LLMs以提升任務(wù)效果，DataOps層管理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，增強(qiáng)市場(chǎng)響應(yīng)能力，確保及時(shí)準(zhǔn)確的金融洞察。
• 多源LLM基礎(chǔ)模型：支持多種通用和專業(yè)LLMs的即插即用功能，確保模型更新和優(yōu)化，與金融技術(shù)和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)保持一致。

金融AI代理

FinRobot中的金融AI代理，由特定領(lǐng)域的AI代理組成，通過(guò)高級(jí)數(shù)據(jù)感知、認(rèn)知處理和動(dòng)態(tài)動(dòng)作執(zhí)行來(lái)增強(qiáng)財(cái)務(wù)分析：

• 感知模塊：捕捉和解讀多模態(tài)金融數(shù)據(jù)，使用先進(jìn)技術(shù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以便分析。
• 大腦模塊：核心處理單元，利用LLM和金融推理生成結(jié)構(gòu)化指令。
• 行動(dòng)模塊：執(zhí)行大腦模塊的指令，進(jìn)行交易、調(diào)整投資組合、生成報(bào)告或發(fā)送警報(bào)，積極影響金融環(huán)境。

多智能工作流

多代理工作流系統(tǒng)通過(guò)多個(gè)角色協(xié)作處理復(fù)雜金融數(shù)據(jù)，提升分析準(zhǔn)確性和深度：

• Director：項(xiàng)目戰(zhàn)略領(lǐng)導(dǎo)，負(fù)責(zé)任務(wù)優(yōu)先級(jí)、資源分配和團(tuán)隊(duì)協(xié)調(diào)。
• Assistant：負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)管理、初步分析和團(tuán)隊(duì)溝通，支持其他分析師的工作。
• LLM Analyst：利用大語(yǔ)言模型分析金融文本，提取見(jiàn)解、進(jìn)行情感分析和市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)。
• Financial Analysts：在LLM Analyst指導(dǎo)下，進(jìn)行定量數(shù)據(jù)分析，評(píng)估投資機(jī)會(huì)和風(fēng)險(xiǎn)策略。

各角色協(xié)作實(shí)現(xiàn)全面的金融分析，確保深入探索和解讀數(shù)據(jù)，支持戰(zhàn)略決策。

基于LLM進(jìn)行工具調(diào)用

• API交互：通過(guò)Text2Params方法，將自然語(yǔ)言查詢轉(zhuǎn)化為API請(qǐng)求，提取關(guān)鍵參數(shù)以生成函數(shù)調(diào)用或API請(qǐng)求，適用于金融數(shù)據(jù)的獲取和操作。
• 代碼編譯：Text2Code技術(shù)用于動(dòng)態(tài)生成和編譯代碼，支持根據(jù)用戶查詢和市場(chǎng)條件開(kāi)發(fā)自定義算法。
• 高級(jí)AI算法：該層包含專為金融領(lǐng)域設(shè)計(jì)的先進(jìn)AI算法，增強(qiáng)平臺(tái)在多種金融應(yīng)用中的能力。

金融LLM

金融大語(yǔ)言模型（FinGPT）

FinGPT是專為金融領(lǐng)域設(shè)計(jì)的語(yǔ)言模型，提升自然語(yǔ)言理解能力。能夠分析復(fù)雜的金融文檔，如年報(bào)和實(shí)時(shí)新聞，提取關(guān)鍵信息，支持決策。通過(guò)監(jiān)督微調(diào)，使用金融領(lǐng)域的“指令-響應(yīng)”數(shù)據(jù)訓(xùn)練。優(yōu)化目標(biāo)是最大化生成預(yù)期響應(yīng)的概率，使用負(fù)對(duì)數(shù)似然函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練。

金融強(qiáng)化學(xué)習(xí)（FinRL）

FinRL利用集成深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化交易策略，分析歷史和實(shí)時(shí)市場(chǎng)數(shù)據(jù)，以最大化財(cái)務(wù)回報(bào)并最小化風(fēng)險(xiǎn)，適用于股票投資組合配置。股票投資組合配置被建模為馬爾可夫決策過(guò)程（MDP），代理在狀態(tài)s_t下選擇動(dòng)作a_t，依據(jù)策略π_θ(s_t)。動(dòng)作導(dǎo)致新?tīng)顟B(tài)s_t+1和獎(jiǎng)勵(lì)r(s_t, a_t, s_t+1)，目標(biāo)是優(yōu)化策略。

金融機(jī)器學(xué)習(xí)（FinML）

FinML利用多種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提升金融預(yù)測(cè)分析，包括回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

這些算法用于預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)、消費(fèi)者行為、信用風(fēng)險(xiǎn)等關(guān)鍵金融指標(biāo)，支持決策。

關(guān)鍵指標(biāo)為對(duì)數(shù)收益率（log-return），計(jì)算公式為：

其中，S為股票價(jià)格，nT為監(jiān)測(cè)公司數(shù)量，f為預(yù)測(cè)期限。對(duì)數(shù)收益率是評(píng)估投資表現(xiàn)和制定金融策略的重要工具。

金融多模態(tài)LLMs

財(cái)務(wù)文檔包含文本、圖表和表格等多種數(shù)據(jù)類型，提供豐富的分析視角。開(kāi)發(fā)了金融多模態(tài)LLM，能夠處理和綜合多種數(shù)據(jù)類型，提升財(cái)務(wù)文檔的理解深度。數(shù)學(xué)表示為：

其中x_t、x_g、x_h分別為文本、圖形和表格輸入。函數(shù)T、G、H將輸入轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的嵌入空間，LLM L合成這些嵌入以生成可靠的輸出，增強(qiáng)財(cái)務(wù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性。

LLMOps

LLMOps層具備高模塊化和可插拔性，支持快速集成和動(dòng)態(tài)更換LLM。該層實(shí)現(xiàn)無(wú)縫模型集成，并包含嚴(yán)格評(píng)估和選擇適合特定金融任務(wù)的5個(gè)模型的機(jī)制。這些功能對(duì)維持運(yùn)營(yíng)效率和適應(yīng)多樣化金融場(chǎng)景至關(guān)重要。

智能調(diào)度程序

智能調(diào)度器是確保模型多樣性的重要工具。它優(yōu)化了不同大型語(yǔ)言模型（LLM）的集成與選擇，以適應(yīng)各類任務(wù)。

智能調(diào)度器架構(gòu)

智能調(diào)度器優(yōu)化任務(wù)分配，包含以下組件：

• 指揮代理：負(fù)責(zé)任務(wù)分配，基于代理績(jī)效和適應(yīng)性分配任務(wù)。
• 代理注冊(cè)：管理代理注冊(cè)和可用性，促進(jìn)高效任務(wù)分配。
• 代理適配器：調(diào)整代理功能以適應(yīng)特定任務(wù)，提升性能和系統(tǒng)整合。
• 任務(wù)管理器：管理和存儲(chǔ)針對(duì)各種金融任務(wù)的LLM代理，定期更新以確保相關(guān)性和有效性。

智能調(diào)度程序初始化過(guò)程

• 數(shù)據(jù)集創(chuàng)建：填充行業(yè)特定數(shù)據(jù)。
• 提示庫(kù)填充：為各個(gè)代理填充自定義提示。
• 任務(wù)評(píng)分填充：調(diào)用適配器評(píng)估響應(yīng)，存儲(chǔ)評(píng)分于任務(wù)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)。

智能調(diào)度程序行動(dòng)過(guò)程

• 任務(wù)啟動(dòng)：用戶發(fā)起任務(wù)。
• 導(dǎo)演代理角色：評(píng)估任務(wù)輸入，按表現(xiàn)和相關(guān)性排名代理。
• 代理選擇與任務(wù)分配：將任務(wù)分配給排名最高的代理。
• 工作流進(jìn)展與自我評(píng)估：任務(wù)完成后，代理進(jìn)行自我評(píng)估，結(jié)果存儲(chǔ)于未來(lái)反思存儲(chǔ)。
• 工作流完成與評(píng)估：工作流結(jié)束時(shí)，代理評(píng)估結(jié)果并提供反饋以促進(jìn)持續(xù)改進(jìn)。

評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)

• 數(shù)據(jù)收集：收集不同LLM在多項(xiàng)評(píng)估任務(wù)中的性能數(shù)據(jù)。
• 歸一化：將每個(gè)評(píng)估任務(wù)的結(jié)果歸一化到0到1之間。
• 權(quán)重分配：根據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)或?qū)＜乙庖?jiàn)為不同評(píng)估維度分配權(quán)重。
• 計(jì)算綜合得分：將歸一化得分乘以權(quán)重并求和得出任務(wù)得分。
• 結(jié)果分析：分析得分以排名和評(píng)估LLM，提供性能比較和選擇建議。

該結(jié)構(gòu)提升了金融AI代理的操作效率，支持動(dòng)態(tài)管理多樣化金融任務(wù)，增強(qiáng)了實(shí)時(shí)金融環(huán)境中復(fù)雜多代理場(chǎng)景的管理能力。

DataOps

DataOps層管理多樣化的金融數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和市場(chǎng)代表性。高質(zhì)量數(shù)據(jù)是AI模型準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)，支持金融決策。采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，優(yōu)化數(shù)據(jù)可訪問(wèn)性和質(zhì)量。

檢索增強(qiáng)生成

RAG技術(shù)結(jié)合了上下文檢索機(jī)制和大型語(yǔ)言模型（LLM），優(yōu)化語(yǔ)言生成任務(wù)。LLMOps和DataOps層是FinRobot的核心，確保其在金融AI服務(wù)中的技術(shù)創(chuàng)新和可靠性。

多源LLM基礎(chǔ)模型層

多源LLM基礎(chǔ)模型層為FinRobot提供先進(jìn)能力，適應(yīng)全球金融市場(chǎng)動(dòng)態(tài)需求。

• 插拔式功能：無(wú)縫集成和更新通用及專業(yè)LLM，保持平臺(tái)適應(yīng)性。
• 模型多樣性與評(píng)估：涵蓋7億至720億參數(shù)的LLM，依據(jù)性能指標(biāo)選擇最佳模型。
• 全球市場(chǎng)兼容性：支持多語(yǔ)言模型集成，增強(qiáng)對(duì)多樣金融數(shù)據(jù)的分析能力。

金融思維鏈（CoT）提示

簡(jiǎn)介

鏈?zhǔn)剿季S提示技術(shù)通過(guò)結(jié)構(gòu)化提示促進(jìn)AI模型逐步推理，類似人類問(wèn)題解決策略。該方法顯著提升復(fù)雜推理任務(wù)（如數(shù)學(xué)和常識(shí)推理）的表現(xiàn)。鼓勵(lì)模型闡述中間推理步驟，最終得出答案。提高準(zhǔn)確性，增強(qiáng)決策過(guò)程的可解釋性和透明度。

金融CoT的概念

金融CoT提示結(jié)合了CoT技術(shù)與高級(jí)認(rèn)知處理，提升AI驅(qū)動(dòng)的金融分析決策能力。該方法通過(guò)邏輯順序引導(dǎo)AI模型，幫助金融專業(yè)人士解決復(fù)雜問(wèn)題。將復(fù)雜金融場(chǎng)景分解為可管理的部分，逐一分析并綜合得出結(jié)論或建議。模仿人類推理，適用于估值、投資策略制定、市場(chǎng)趨勢(shì)分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等深度分析任務(wù)。

金融CoT的實(shí)現(xiàn)

金融分析。FinRobot利用LLM進(jìn)行財(cái)務(wù)報(bào)表分析，比較行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)者和歷史表現(xiàn)，識(shí)別異常財(cái)務(wù)比率，提供深刻的商業(yè)洞察。

業(yè)務(wù)特定分析。通過(guò)檢索增強(qiáng)生成（RAG），F(xiàn)inRobot從網(wǎng)絡(luò)獲取公司產(chǎn)品和服務(wù)數(shù)據(jù)，分析產(chǎn)品線、成本結(jié)構(gòu)和供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)。

市場(chǎng)分析。FinRobot結(jié)合財(cái)務(wù)比率、市場(chǎng)數(shù)據(jù)和情緒分析，模擬市場(chǎng)參與者決策，評(píng)估公司股價(jià)走勢(shì)和估值，提供投資時(shí)機(jī)和金融工具的戰(zhàn)略指導(dǎo)。

估值分析。FinRobot整合多種數(shù)據(jù)源，評(píng)估股價(jià)和估值，提供針對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)閾值的投資評(píng)估和策略建議。

金融CoT提示的好處

現(xiàn)有數(shù)據(jù)提供商（如Bloomberg、FactSet等）使用的模板化數(shù)據(jù)提取方法，忽視了關(guān)鍵的運(yùn)營(yíng)指標(biāo)和定性信息。手動(dòng)分析耗時(shí)且重復(fù)，現(xiàn)有自動(dòng)化工具在提取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)效果有限。CoT Prompting的FinRobot通過(guò)模擬人類認(rèn)知過(guò)程，提供更深入的財(cái)務(wù)分析，超越傳統(tǒng)的數(shù)字計(jì)算。

該方法利用大型語(yǔ)言模型（LLMs）分析金融專業(yè)人士的分析方法，關(guān)注公司基本面、行業(yè)特定指標(biāo)和定性信息。優(yōu)勢(shì)包括：不依賴固定模板、內(nèi)嵌錯(cuò)誤檢查、簡(jiǎn)化人力勞動(dòng)、從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取信息、提供清晰的來(lái)源解釋、適應(yīng)性強(qiáng)并可通過(guò)監(jiān)督和指令調(diào)優(yōu)不斷改進(jìn)。

市場(chǎng)模擬：超越分析師的模仿

市場(chǎng)模擬可以通過(guò)模仿人類分析過(guò)程，構(gòu)建一個(gè)包含多種市場(chǎng)參與者的環(huán)境，反映市場(chǎng)動(dòng)態(tài)。模擬環(huán)境中的代理人基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的提示進(jìn)行決策，模擬人類分析師的認(rèn)知步驟。利用大型語(yǔ)言模型（LLMs）編碼決策框架，使代理人理解市場(chǎng)的定量和定性方面。

模擬框架包括：定義市場(chǎng)參與者角色與行為、實(shí)施多種數(shù)據(jù)輸入與決策模型、在不同時(shí)間范圍和條件下模擬市場(chǎng)互動(dòng)、利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化代理人策略。該概念為金融市場(chǎng)分析和策略優(yōu)化的未來(lái)研究提供了有前景的方向。

演示應(yīng)用程序和實(shí)踐教程

應(yīng)用一：市場(chǎng)預(yù)測(cè)員

Market Forecaster是一套AI代理，旨在綜合市場(chǎng)新聞和金融數(shù)據(jù)。提供公司最新成就和潛在問(wèn)題的全面洞察。預(yù)測(cè)股票價(jià)格走勢(shì)。作為初級(jí)機(jī)器人顧問(wèn)，代表AI驅(qū)動(dòng)金融顧問(wèn)的重大進(jìn)步。

數(shù)據(jù)

Market Forecaster利用多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行全球市場(chǎng)預(yù)測(cè)，關(guān)注美國(guó)和中國(guó)股市。收集的信息包括公司新聞、基本財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和股票價(jià)格。主要數(shù)據(jù)來(lái)源為Finnhub和EastMoney。

模型

該AI代理基于微調(diào)的FinGPT-Forecasters，使用Llama-2-7b-chat-hf與LoRA。數(shù)據(jù)來(lái)源于最新一年的美國(guó)道瓊斯30和中國(guó)上證50，確保對(duì)主要股票的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。展示了在不同股票符號(hào)上的強(qiáng)大泛化能力。采用金融多任務(wù)指令調(diào)優(yōu)范式，以增強(qiáng)基礎(chǔ)模型與市場(chǎng)預(yù)測(cè)功能的對(duì)齊。

提示

市場(chǎng)預(yù)測(cè)器采用多任務(wù)指令調(diào)優(yōu)框架，使用復(fù)雜的提示格式。收集多方面的公司信息，包括公司概況、近期股價(jià)、最新新聞和基本財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。通過(guò)提示工程將信息格式化為指令提示。

預(yù)測(cè)結(jié)果

Nvidia和Kweichow Moutai的樣本分析展示了市場(chǎng)預(yù)測(cè)工具的綜合能力。市場(chǎng)預(yù)測(cè)工具提供了基于多種信息源的有價(jià)值見(jiàn)解。該工具還給出了股票未來(lái)走勢(shì)的建議，體現(xiàn)了其提供可操作指導(dǎo)的能力。

應(yīng)用二：文件分析與生成

文檔分析與生成應(yīng)用利用AI代理和大型語(yǔ)言模型（LLMs）進(jìn)行金融文檔管理和報(bào)告創(chuàng)建。

文檔分析

9個(gè)AI代理分析年報(bào)、SEC文件和財(cái)報(bào)電話會(huì)議記錄，提取關(guān)鍵信息。能識(shí)別關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)，突出趨勢(shì)和差異，提供可操作的洞察。AI代理能夠理解復(fù)雜的金融術(shù)語(yǔ)，將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化信息。

報(bào)告生成

FinRobot利用LLM生成全面的財(cái)務(wù)報(bào)告，涵蓋績(jī)效評(píng)估、市場(chǎng)比較和前瞻性財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)。報(bào)告保持專業(yè)語(yǔ)氣和格式，質(zhì)量與頂級(jí)金融分析師相當(dāng)。附錄中包含的股權(quán)研究報(bào)告展示了平臺(tái)的應(yīng)用和有效性。

總結(jié)

FinRobot通過(guò)整合多源大型語(yǔ)言模型（LLMs）在開(kāi)源平臺(tái)上，提升金融分析的可及性、效率和透明度。該平臺(tái)采用多層架構(gòu)，支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和多樣化模型集成，簡(jiǎn)化全球市場(chǎng)的復(fù)雜性。FinRobot促進(jìn)金融AI社區(qū)的合作，加速創(chuàng)新，提升戰(zhàn)略決策能力。

未來(lái)計(jì)劃擴(kuò)展應(yīng)用，包括投資組合配置和全面風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，增強(qiáng)在金融領(lǐng)域的實(shí)用性。還將拓展平臺(tái)在全球市場(chǎng)的覆蓋，提升適應(yīng)不同經(jīng)濟(jì)環(huán)境的能力，推動(dòng)AI驅(qū)動(dòng)的金融分析創(chuàng)新與可及性。