Os autores apresentam o FinKG-News, uma estrutura que constrói automaticamente grafos de conhecimento financeiro centrados na empresa ao extrair eventos noticiosos como âncoras vinculadas às empresas. Essa evidência fundamentada integra eventos, notícias e dados da empresa para suportar uma arquitetura de aprendizado in-contexto para gerar relatórios de risco de crédito em três dimensões financeiras principais.
- O sistema modela explicitamente as relações evento-mercado por meio de grafos de conhecimento factuais e conscientes do ambiente.
- Ele utiliza uma arquitetura de aprendizado in-contexto para gerar relatórios de risco de crédito com base no grafo construído.
- Avaliações automatizadas mostram melhorias na qualidade de 19%-34% enquanto reduzem alucinações em comparação com as linhas de base.
- Avaliações humanas indicam que a detecção automatizada de alucinações e a avaliação de qualidade ainda são pouco confiáveis, exigindo julgamento especializado.
A abordagem demonstra um desempenho superior consistente em relação às linhas de base, embora os autores notem que ainda é necessária expertise humana para uma avaliação de qualidade confiável.