AI Analyst: Framework and Comprehensive Evaluation of Large Language Models for Financial Time Series Report Generation

📄 arXiv: 2507.00718v1 📥 PDF

作者: Elizabeth Fons, Elena Kochkina, Rachneet Kaur, Zhen Zeng, Berowne Hlavaty, Charese Smiley, Svitlana Vyetrenko, Manuela Veloso

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-01

💡 一句话要点

AI分析师：提出利用大型语言模型生成金融时间序列报告的框架与综合评估方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 金融报告生成 时间序列分析 提示工程 自动评估 金融推理

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效利用大型语言模型从金融时间序列数据中自动生成高质量的金融报告。
  2. 论文提出一个框架，包含提示工程、模型选择和评估，并引入自动高亮系统以评估模型的事实基础和推理能力。
  3. 实验结果表明，大型语言模型能够生成连贯且信息丰富的金融报告，验证了所提出框架的有效性。

📝 摘要（中文）

本文探讨了大型语言模型（LLM）从时间序列数据生成金融报告的潜力。我们提出了一个框架，包括提示工程、模型选择和评估。我们引入了一个自动高亮系统，用于对生成的报告中的信息进行分类，区分直接来自时间序列数据的见解、源于金融推理的见解以及依赖于外部知识的见解。这种方法有助于评估模型的事实基础和推理能力。我们的实验利用来自真实股票市场指数和合成时间序列的数据，证明了LLM生成连贯且信息丰富的金融报告的能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何利用大型语言模型（LLM）自动生成高质量金融时间序列报告的问题。现有方法在利用LLM进行金融报告生成方面存在挑战，例如难以区分报告中信息的来源（数据、推理或外部知识），以及缺乏对模型事实基础和推理能力的有效评估。

核心思路：论文的核心思路是构建一个完整的框架，该框架不仅包含提示工程和模型选择，还引入了一个自动高亮系统，用于区分报告中信息的来源。通过这种方式，可以更全面地评估LLM在金融报告生成中的能力，并提高生成报告的质量和可信度。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 提示工程：设计有效的提示，引导LLM生成所需的金融报告。2) 模型选择：选择合适的LLM作为报告生成的基础模型。3) 报告生成：利用选定的LLM和设计的提示生成金融报告。4) 自动高亮系统：自动识别报告中信息的来源，将其分为直接来自时间序列数据、源于金融推理和依赖于外部知识三类。5) 评估：基于自动高亮的结果，评估LLM的事实基础和推理能力。

关键创新：该论文的关键创新在于引入了自动高亮系统，用于区分金融报告中信息的来源。这使得研究人员能够更深入地了解LLM生成报告的机制，并评估其在金融领域的应用潜力。此外，该框架提供了一个完整的流程，从提示工程到模型评估，为利用LLM生成金融报告提供了指导。

关键设计：自动高亮系统的具体实现细节未知，论文中可能涉及一些关键的参数设置，例如提示工程中使用的模板、模型选择的标准以及评估指标的选择。这些细节对于复现和改进该方法至关重要，但摘要中未提供。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，大型语言模型能够生成连贯且信息丰富的金融报告。通过自动高亮系统，研究人员能够区分报告中信息的来源，并评估模型的事实基础和推理能力。具体性能数据和提升幅度未知，需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于金融分析师的辅助工具，帮助他们更高效地生成金融报告，并提供更深入的洞察。此外，该框架也可用于其他领域的时间序列数据报告生成，例如经济预测、销售分析等。未来，该研究有望推动人工智能在金融领域的更广泛应用。

📄 摘要（原文）

This paper explores the potential of large language models (LLMs) to generate financial reports from time series data. We propose a framework encompassing prompt engineering, model selection, and evaluation. We introduce an automated highlighting system to categorize information within the generated reports, differentiating between insights derived directly from time series data, stemming from financial reasoning, and those reliant on external knowledge. This approach aids in evaluating the factual grounding and reasoning capabilities of the models. Our experiments, utilizing both data from the real stock market indices and synthetic time series, demonstrate the capability of LLMs to produce coherent and informative financial reports.