Herausforderungen und Fortschritte bei der Leistungsbewertung von LLMs im japanischen Finanzwesen

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) und insbesondere von großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) in den Finanzsektor verspricht erhebliche Effizienzsteigerungen und neue Analysemöglichkeiten. Jedoch stellen spezialisierte Domänen und Sprachen, wie das japanische Finanzwesen, besondere Herausforderungen dar. Jüngste Forschungsarbeiten beleuchten diese Komplexität und die Notwendigkeit maßgeschneiderter Bewertungsmaßstäbe.

Die Einzigartigkeit des japanischen Finanzkontextes

Das japanische Finanzwesen zeichnet sich durch eine Reihe von Merkmalen aus, die für LLMs eine erhebliche Hürde darstellen können. Dazu gehören:

• Agglutinative und head-final linguistische Struktur: Die japanische Sprache unterscheidet sich grundlegend von Sprachen wie Englisch, was die Verarbeitung für viele LLMs erschwert, die primär auf westlichen Sprachstrukturen trainiert wurden.
• Gemischte Schriftsysteme: Die Verwendung von Kanji, Hiragana und Katakana sowie lateinischen Zeichen erfordert eine hochentwickelte Fähigkeit zur Textverarbeitung.
• High-Context-Kommunikationsnormen: Indirekte Ausdrucksformen und implizite Zusagen sind in der japanischen Geschäftskommunikation weit verbreitet. Dies erfordert ein tiefes kulturelles Verständnis, das über die reine Spracherkennung hinausgeht.

Diese Faktoren führen dazu, dass generische LLMs, die für allgemeine Sprachaufgaben entwickelt wurden, im japanischen Finanzkontext oft an ihre Grenzen stoßen.

Ebisu: Ein Benchmark für japanisches Finanzsprachverständnis

Um die Leistung von LLMs im japanischen Finanzsektor präzise bewerten zu können, wurde der Benchmark Ebisu eingeführt. Ebisu konzentriert sich auf das native japanische Finanzsprachverständnis und umfasst zwei spezifische, von Experten annotierte Aufgaben:

• JF-ICR (Implicit Commitment and Refusal Recognition): Diese Aufgabe bewertet die Fähigkeit von LLMs, implizite Zusagen und Ablehnungen in Fragen und Antworten von Investoren zu erkennen. Dies ist besonders relevant, da direkte Kommunikation oft vermieden wird.
• JF-TE (Hierarchical Extraction and Ranking of Nested Financial Terminology): Hierbei geht es um die hierarchische Extraktion und Rangfolge verschachtelter Finanzterminologie aus professionellen Offenlegungen. Dies erfordert ein tiefes Verständnis von Finanzdokumenten und deren Struktur.

Die Evaluierung einer Vielzahl von Open-Source- und proprietären LLMs, darunter Allzweck-, japanisch adaptierte und Finanzmodelle, zeigte, dass selbst modernste Systeme in beiden Aufgaben Schwierigkeiten haben. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine erhöhte Modellgröße nur begrenzte Verbesserungen mit sich bringt und sprach- sowie domänenspezifische Anpassungen die Leistung nicht zuverlässig steigern. Dies unterstreicht die Notwendigkeit weiterer Forschung und Entwicklung in diesem Bereich.

Weitere Benchmarking-Initiativen im japanischen Finanzsektor

Der Japanese Financial Benchmark

Parallel zu Ebisu wurde ein weiterer japanischer Finanz-Benchmark entwickelt, der mehrere domänenspezifische Aufgaben umfasst. Dieser Benchmark zielt darauf ab, die Leistung aktueller LLMs in verschiedenen Bereichen des japanischen Finanzwesens zu bewerten. Erste Messungen zeigen, dass Modelle wie GPT-4 derzeit eine herausragende Leistung erbringen und der Benchmark effektiv funktioniert, um Leistungsunterschiede zwischen den Modellen aufzuzeigen.

Die Aufgaben dieses Benchmarks umfassen beispielsweise:

• Chabsa: Eine Aufgabenstellung zur Sentimentanalyse im Finanzbereich, bei der die Stimmung spezifischer Wörter in Wertpapierberichten bestimmt werden muss (positiv, negativ, neutral).
• CMA Basics: Fragen zum grundlegenden Wissen der Wertpapieranalyse.
• CPA Audit: Aufgaben zur Wirtschaftsprüfung aus der japanischen CPA-Prüfung.
• FP2: Multiple-Choice-Fragen aus der Prüfung für japanische Finanzplaner der 2. Stufe.
• Security Sales 1: Eine Übungsprüfung für den japanischen Wertpapiermakler-Repräsentantentest der 1. Stufe.

Die Ergebnisse dieser Benchmarks bestätigen, dass die GPT-4-Serie eine signifikant hohe Leistung aufweist, was auf die immense Parameterzahl dieser Modelle zurückzuführen sein könnte. Gleichzeitig wurde festgestellt, dass Modelle mit mittleren Scores oft ähnliche Leistungen erbringen, was auf die fehlende Berücksichtigung von Finanzdokumenten in ihren Trainingskorpora hindeuten könnte.

JaFIn: Ein japanischer Finanz-Instruktionsdatensatz

Ein weiterer wichtiger Schritt zur Verbesserung der LLM-Leistung im japanischen Finanzwesen ist die Entwicklung des JaFIn (Japanese Financial Instruction Dataset). Dieser manuell erstellte Datensatz basiert auf verschiedenen Quellen, einschließlich japanischer Regierungswebsites, und bietet umfangreiches Finanzwissen. Durch die Anwendung von Instruktions-Tuning mit JaFIn konnte gezeigt werden, dass finanzspezialisierte LLMs eine bessere Domänenanpassungsfähigkeit als ihre ursprünglichen Modelle aufweisen. Dies unterstreicht die Bedeutung von qualitativ hochwertigen, domänenspezifischen Datensätzen für das Finetuning von LLMs.

EDINET-Bench: Evaluierung komplexer Finanzaufgaben mit japanischen Geschäftsberichten

EDINET-Bench ist ein Open-Source-Benchmark, der speziell für die Evaluierung von LLMs bei komplexen Finanzaufgaben unter Verwendung japanischer Finanzberichte entwickelt wurde. Dieser Benchmark, der Jahresberichte der letzten 10 Jahre von Japans Electronic Disclosure for Investors' NETwork (EDINET) nutzt, umfasst Aufgaben wie die Erkennung von Bilanzbetrug, die Gewinnprognose und die Branchenvorhersage. Die Ergebnisse zeigen, dass selbst modernste LLMs in diesen Aufgaben nur geringfügig besser abschneiden als einfache logistische Regressionen, was die erheblichen Herausforderungen bei der Anwendung von LLMs in realen Finanzanwendungen und die Notwendigkeit domänenspezifischer Anpassungen verdeutlicht.

Herausforderungen und zukünftige Perspektiven

Die vorgestellten Benchmarks und Datensätze verdeutlichen die anhaltenden Herausforderungen bei der Anpassung von LLMs an die spezifischen Anforderungen des japanischen Finanzsektors. Trotz der beeindruckenden Fortschritte in der allgemeinen LLM-Entwicklung bleiben signifikante Lücken in der Fähigkeit, linguistische und kulturelle Nuancen des japanischen Finanzwesens vollständig zu erfassen.

Zukünftige Forschungsarbeiten sollten sich auf folgende Aspekte konzentrieren:

• Verbesserte Domänenanpassung: Entwicklung von Methoden, um LLMs effektiver auf finanzspezifische Datensätze und Aufgaben abzustimmen.
• Kulturelles und linguistisches Verständnis: Integration von tieferem kulturellem Kontext und Verständnis für indirekte Kommunikationsformen.
• Erhöhte Interpretierbarkeit: Angesichts der strengen Regulierung im Finanzsektor ist es entscheidend, dass die Entscheidungsfindung von LLMs nachvollziehbar und erklärbar ist. Hybride Architekturen, die Sprachfähigkeiten mit traditionellen ökonometrischen Modellen kombinieren, könnten hier eine Lösung bieten.
• Datenschutz und Ethik: Die Verarbeitung sensibler Finanzdaten erfordert höchste Standards in Bezug auf Datenschutz und ethische Richtlinien.

Die Zusammenarbeit zwischen KI-Forschern, Ökonomen und Regulierungsbehörden ist unerlässlich, um innovative Lösungen zu entwickeln, die sowohl technologisch fortschrittlich als auch ethisch vertretbar und regulierungskonform sind.

Fazit

Die Benchmarking-Initiativen wie Ebisu, der Japanese Financial Benchmark und die Entwicklung von Datensätzen wie JaFIn sind entscheidend, um die Leistungsfähigkeit von LLMs im japanischen Finanzsektor transparent zu bewerten und gezielte Verbesserungen zu ermöglichen. Obwohl vielversprechende Ansätze existieren, ist der Weg zu vollständig adaptierten und zuverlässigen KI-Systemen in diesem hochkomplexen Umfeld noch lang. Die kontinuierliche Forschung und Entwicklung, insbesondere im Bereich der domänenspezifischen Anpassung und des kulturellen Verständnisses, wird maßgeblich dazu beitragen, das volle Potenzial von LLMs im japanischen Finanzwesen zu erschließen und Unternehmen wie Mindverse dabei zu unterstützen, ihren B2B-Kunden innovative und präzise KI-Lösungen anzubieten.

Bibliography: - Peng, X. et al. (2026). Ebisu: Benchmarking Large Language Models in Japanese Finance. Hugging Face Papers. - Hirano, M. (2024). Construction of a Japanese Financial Benchmark for Large Language Models. arXiv. - Hirano, M. (2024). Construction of a Japanese Financial Benchmark for Large Language Models. ACL Anthology. - Muhammad, I. et al. (2025). Benchmarking Large Language Models for Target-Based Financial Sentiment Analysis. CEUR Workshop Proceedings. - IBM Research. (2024). Large Language Model Evaluation on Financial Benchmarks for ICAIF 2024. - Tanabe, K. et al. (2024). JaFIn: Japanese Financial Instruction Dataset. arXiv. - Sugiura, I. et al. (2025). EDINET-Bench: Evaluating LLMs on Complex Financial Tasks using Japanese Financial Statements. arXiv.