LLMs-in-Finance: Hướng Dẫn Thực Hành AI Trong Tài Chính

Khám phá LLMs-in-Finance (AI trong tài chính), kho tài liệu Jupyter notebooks thực hành ứng dụng AI trong tài chính. Học cách xây dựng AI Agents, RAG, và phân tích biểu đồ tài chính.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) đang thay đổi mọi ngành công nghiệp. Tài chính cũng không phải là ngoại lệ. Tiềm năng của AI là vô hạn, từ việc tự động hóa phân tích báo cáo đến xây dựng chiến lược giao dịch thông minh. Tuy nhiên, rào cản lớn nhất đối với nhiều người là làm thế nào để chuyển từ lý thuyết sang thực hành.

Một kho tài liệu mã nguồn mở trên GitHub có tên LLMs-in-Finance đã nổi lên như một “cẩm nang” vô giá. Nó cung cấp các hướng dẫn thực hành chi tiết. Đây là nguồn tài nguyên tuyệt vời cho bất kỳ ai muốn tìm hiểu sâu về ứng dụng AI trong tài chính.

Bài viết sẽ phân tích chi tiết kho tài liệu này. Chúng tôi sẽ chỉ ra những điều giá trị bên trong. Và chỉ ra cách bạn có thể bắt đầu khai thác chúng ngay hôm nay.

LLMs-in-Finance Là Gì?

LLMs-in-Finance là một kho lưu trữ mã nguồn mở trên GitHub. Mục tiêu của dự án là cung cấp các Jupyter notebooks thực hành và dễ hiểu. Nó trình bày cách áp dụng các công cụ GenAI mới nhất vào các quy trình tài chính trong thế giới thực.

Link truy cập: https://github.com/hananedupouy/LLMs-in-Finance

Thay vì chỉ đọc các bài báo nghiên cứu khô khan, bạn có thể trực tiếp chạy code và xem cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) hoạt động với dữ liệu tài chính.

Khám Phá Bên Trong LLMs-in-Finance

Kho tài liệu này được cấu trúc một cách khoa học thành các lĩnh vực chính, mỗi lĩnh vực đều chứa đựng những ví dụ và mã nguồn quý giá.

AI Agents in Finance: Xây Dựng “Đội Ngũ” Chuyên Gia Tài Chính Ảo

Đây là phần cốt lõi và hấp dẫn nhất của kho tài liệu. Nó hướng dẫn cách sử dụng các framework hàng đầu để tạo ra các “Tác nhân AI” (AI Agents) có khả năng phối hợp với nhau để giải quyết các vấn đề phức tạp.

Các framework được đề cập bao gồm:

• AutoGen: Tạo ra các agent có thể trò chuyện và hợp tác để thực hiện các tác vụ như phân tích dữ liệu và phát triển chiến lược giao dịch.

• LlamaIndex: Xây dựng các agent có khả năng diễn giải code và truy xuất thông tin chuyên sâu về hiệu suất cổ phiếu.

• CrewAI: Cho phép tạo ra một “đội” (Crew) gồm nhiều agent, mỗi agent có một vai trò và bộ công cụ riêng, để cùng nhau phân tích xu hướng, tâm lý thị trường và đề xuất chiến lược giao dịch.

• LangChain: Xây dựng các agent có khả năng tự thực thi, đánh giá và tinh chỉnh các chiến lược giao dịch từ ý tưởng đến khi hoàn thiện.

• OpenAI Agents SDK & Anthropic: Sử dụng các công cụ từ những nhà phát triển mô hình hàng đầu để xây dựng các hệ thống agent tài chính mạnh mẽ.

RAG: “Dạy” AI Đọc Hiểu Báo Cáo Tài Chính

Retrieval-Augmented Generation (RAG) là kỹ thuật cho phép AI truy xuất thông tin từ các tài liệu bạn cung cấp để đưa ra câu trả lời chính xác. Phần này của kho tài liệu tập trung vào việc:

• Sử dụng các thư viện như LlamaParse, Anthropic, và OpenAI để phân tích các báo cáo tài chính phức tạp (ví dụ: báo cáo thu nhập, bảng cân đối kế toán).

• Hướng dẫn cách đánh giá hiệu quả của hệ thống RAG bằng các công cụ như DeepEval và GiskarAI.

Multimodals: Khi AI Có Thể “Nhìn” Biểu Đồ

Một trong những thách thức lớn nhất là làm cho AI hiểu được dữ liệu trực quan. Phần này trình bày các ví dụ sử dụng các mô hình đa phương thức hàng đầu như GPT-4o và Claude 3.5 Sonnet để:

• Phân tích và diễn giải các biểu đồ phức tạp trong báo cáo tài chính.

• Trích xuất các insight quan trọng từ dữ liệu trực quan mà các mô hình chỉ dựa trên văn bản sẽ bỏ lỡ.

Các Ví Dụ Thực Tế Nổi Bật Trong Kho Tài Liệu

Điều làm cho LLMs-in-Finance trở nên đặc biệt chính là các ví dụ thực tế, chi tiết. Dưới đây là một vài trường hợp sử dụng ấn tượng:

• Xây dựng hệ thống Agentic tài chính:

  • Mục tiêu: Tự động truy xuất dữ liệu tài chính quan trọng như giá cổ phiếu, báo cáo thu nhập, vốn hóa thị trường.

  • Công nghệ: Sử dụng Anthropic Claude 3.5 Sonnet, LlamaIndex, và Financial Modeling Prep API.

  • Kết quả: Một hệ thống không chỉ lấy dữ liệu mà còn có khả năng so sánh với hiệu suất trong quá khứ và ghi nhớ các truy vấn trước đó để bổ sung thông tin.

• Phân tích và đề xuất chiến lược giao dịch với CrewAI:

  • Mục tiêu: Cung cấp insight về phân tích xu hướng của cổ phiếu Apple, phân tích tâm lý từ các bài báo tin tức, và đề xuất chiến lược giao dịch.

  • Công nghệ: Sử dụng CrewAI để tạo ra một đội gồm nhiều agent hợp tác.

  • Điểm thú vị: Tác giả nhận thấy rằng các kết quả trung gian trong quá trình các agent “thảo luận” với nhau đôi khi còn sâu sắc và quan trọng hơn cả câu trả lời cuối cùng.

Kho Tài Liệu Này Dành Cho Ai?

LLMs-in-Finance là một nguồn tài nguyên lý tưởng cho:

• Nhà phát triển & Kỹ sư AI: Những người muốn xây dựng các ứng dụng GenAI thực tế trong lĩnh vực tài chính.

• Nhà khoa học dữ liệu & Chuyên gia phân tích tài chính (Quant): Những người muốn tự động hóa các quy trình phân tích và tìm kiếm các insight mới.

• Sinh viên & Nhà nghiên cứu: Những người đang học và nghiên cứu về ứng dụng AI trong tài chính và cần các ví dụ thực tiễn.

Làm Thế Nào Để Bắt Đầu?

Bắt đầu khám phá kho tài liệu này rất đơn giản. Tất cả những gì bạn cần là kiến thức cơ bản về Python và môi trường để chạy Jupyter notebooks.

1. Truy cập kho tài liệu: Đến trực tiếp trang GitHub của dự án tại đây: https://github.com/hananedupouy/LLMs-in-Finance.

2. “Star” dự án: Nếu bạn thấy nó hữu ích, hãy nhấn nút “Star” để ủng hộ tác giả và giúp những người khác dễ dàng tìm thấy hơn.

3. Khám phá từng thư mục: Bắt đầu với thư mục bạn quan tâm nhất, dù đó là Agents, RAG, hay Multimodals.

4. Chạy Notebooks: Mở các file .ipynb, làm theo hướng dẫn và tự mình chạy code để xem kết quả.

Cầu Nối Giữa Lý Thuyết Và Thực Tế

LLMs-in-Finance không chỉ là một bộ sưu tập code. Nó là một cầu nối quan trọng, giúp cộng đồng thu hẹp khoảng cách giữa tiềm năng lý thuyết của AI và các ứng dụng thực tế trong một ngành công nghiệp đòi hỏi sự chính xác và phức tạp cao như tài chính. Đây là một tài nguyên không thể bỏ qua cho bất kỳ ai nghiêm túc về việc làm chủ ứng dụng AI trong tài chính.