Los autores presentan FinKG-News, un marco que construye automáticamente grafos de conocimiento financiero centrados en empresas al extraer eventos noticiosos como anclajes vinculados a las empresas. Esta evidencia fundamentada integra eventos, noticias y datos de la empresa para soportar una arquitectura de aprendizaje in-contexto para generar informes de riesgo crediticio en tres dimensiones financieras clave.
- El sistema modela explícitamente las relaciones evento-mercado a través de grafos de conocimiento factuales y conscientes del entorno.
- Utiliza una arquitectura de aprendizaje in-contexto para generar informes de riesgo crediticio basados en el grafo construido.
- Las evaluaciones automatizadas muestran mejoras en la calidad del 19%-34% mientras reducen las alucinaciones en comparación con las líneas base.
- Las evaluaciones humanas indican que la detección automatizada de alucinaciones y la evaluación de calidad siguen siendo poco confiables, lo que requiere juicio experto.
El enfoque demuestra un rendimiento superior consistente frente a las líneas base, aunque los autores señalan que aún se requiere experiencia humana para una evaluación de calidad confiable.