Advancing Financial Engineering with Foundation Models: Progress, Applications, and Challenges
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摘要
本文系统回顾了金融基础模型（Financial Foundation Models, FFMs）的发展与应用，涵盖金融语言、时间序列和视觉语言三大类模型，详述其架构、训练方法和数据集。通过分析典型模型的技术路线及关键应用案例，本文指出FFMs在金融文本理解、市场预测及多模态推理中的优势，同时剖析了数据稀缺、模型幻觉及高昂计算成本等挑战，提出未来研究方向和发展机遇。报告结合丰富图示阐释了FFMs如何推动金融工程智能化进程，为学术界与产业实践提供了全面参考和指导 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::7][page::10][page::12][page::14]
