The CLEF-2026 FinMMEval Lab: Multilingual and Multimodal Evaluation of Financial AI Systems

📄 arXiv: 2602.10886v1 📥 PDF

作者: Zhuohan Xie, Rania Elbadry, Fan Zhang, Georgi Georgiev, Xueqing Peng, Lingfei Qian, Jimin Huang, Dimitar Dimitrov, Vanshikaa Jani, Yuyang Dai, Jiahui Geng, Yuxia Wang, Ivan Koychev, Veselin Stoyanov, Preslav Nakov

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CE

发布日期: 2026-02-11

备注: 7 pages

💡 一句话要点

CLEF 2026 FinMMEval：首个金融AI系统多语言多模态评测框架

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

关键词: 金融AI 多语言 多模态 评估框架 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有金融NLP基准测试主要为单语、文本且任务范围窄，难以全面评估金融LLM的性能。
  2. FinMMEval 2026提出多语言多模态评估框架，包含金融理解、推理和决策三个互联任务。
  3. 该框架旨在促进开发更稳健、透明和包容的金融AI系统，并提供公开数据集和评估资源。

📝 摘要（中文）

本文介绍了CLEF 2026 FinMMEval Lab的设置和任务，该实验室推出了首个用于金融大型语言模型（LLM）的多语言和多模态评估框架。尽管金融自然语言处理的最新进展已经实现了对市场报告、监管文件和投资者沟通的自动分析，但现有的基准测试在很大程度上仍然是单语的、仅限文本的，并且仅限于狭窄的子任务。FinMMEval 2026通过提供三个相互关联的任务来解决这一差距，这些任务涵盖金融理解、推理和决策：金融考试问答、多语言金融问答（PolyFiQA）和金融决策。这些任务共同提供了一个全面的评估套件，用于衡量模型在不同语言和模态中进行推理、泛化和行动的能力。该实验室旨在促进稳健、透明和全球包容的金融AI系统的开发，并公开发布数据集和评估资源以支持可重复的研究。

🔬 方法详解

问题定义：现有金融自然语言处理基准测试主要集中在单语和文本数据上，缺乏对多语言和多模态金融信息的处理能力。此外，现有基准测试的任务范围通常较为狭窄，难以全面评估金融大型语言模型在理解、推理和决策方面的能力。这限制了金融AI系统在实际应用中的泛化性和可靠性。

核心思路：FinMMEval 2026的核心思路是构建一个多语言、多模态的综合评估框架，以更全面地衡量金融LLM的性能。通过引入多语言金融问答和金融决策等任务，该框架旨在评估模型在不同语言和模态下进行推理、泛化和行动的能力。

技术框架：FinMMEval 2026包含三个主要任务：金融考试问答、多语言金融问答（PolyFiQA）和金融决策。金融考试问答侧重于评估模型对金融知识的掌握程度。PolyFiQA旨在评估模型在多语言环境下的金融信息理解能力。金融决策任务则考察模型在复杂金融场景下的决策能力。这三个任务相互关联，共同构成一个全面的评估套件。

关键创新：FinMMEval 2026最重要的创新点在于其多语言和多模态的评估框架。与现有基准测试相比，该框架能够更全面地评估金融LLM在实际应用中的性能。此外，该框架还引入了金融决策任务，这在现有金融NLP基准测试中相对较少。

关键设计：具体的技术细节（如参数设置、损失函数、网络结构等）在论文摘要中未提及，属于未知信息。但可以推测，各个任务会根据自身的特点选择合适的模型和评估指标。例如，多语言金融问答任务可能需要使用跨语言表示学习技术，而金融决策任务可能需要使用强化学习或决策树等方法。

📊 实验亮点

由于是CLEF 2026的计划，摘要中没有具体的实验结果。但该框架的提出本身就是一个重要的贡献，它为金融AI系统的评估提供了一个新的方向，并有望推动该领域的发展。未来的实验结果将进一步验证该框架的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于金融风险评估、投资决策支持、智能客服等领域。通过更全面地评估金融AI系统的能力，可以提高金融服务的效率和质量，并降低金融风险。未来，该框架可以扩展到更多金融领域，并与其他模态的数据（如图像、视频）相结合，以构建更智能的金融AI系统。

📄 摘要（原文）

We present the setup and the tasks of the FinMMEval Lab at CLEF 2026, which introduces the first multilingual and multimodal evaluation framework for financial Large Language Models (LLMs). While recent advances in financial natural language processing have enabled automated analysis of market reports, regulatory documents, and investor communications, existing benchmarks remain largely monolingual, text-only, and limited to narrow subtasks. FinMMEval 2026 addresses this gap by offering three interconnected tasks that span financial understanding, reasoning, and decision-making: Financial Exam Question Answering, Multilingual Financial Question Answering (PolyFiQA), and Financial Decision Making. Together, these tasks provide a comprehensive evaluation suite that measures models' ability to reason, generalize, and act across diverse languages and modalities. The lab aims to promote the development of robust, transparent, and globally inclusive financial AI systems, with datasets and evaluation resources publicly released to support reproducible research.