Libérer des informations financières grâce à l’IA générative

Introduction

Le secteur financier génère de grandes quantités de données complexes, depuis les rapports annuels jusqu’aux obligations contractuelles, qui doivent souvent être analysées pour prendre des décisions stratégiques. Le traitement manuel et l’extraction d’informations à partir de ces documents prennent du temps et sont sujets aux erreurs. GraphRAG agentiqueest une technologie de pointe qui exploite récupération basée sur des graphiques et des modèles génératifs pour révolutionner la façon dont les données financières sont analysées.

Dans ce blog, nous explorerons comment Agentic GraphRAG peut automatiser l’extraction d’informations financières clés, en nous concentrant sur un exemple concret impliquant l’analyse d’un rapport financier.

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Qu’est-ce qu’Agentic GraphRAG ?

Agentic GraphRAG est un système hybride combinant les capacités de récupération basée sur des graphiques et de modèles d’IA générative. En termes simples, il organise de grandes quantités de données financières en nœuds interconnectés (graphiques), qui peuvent être rapidement parcourus et récupérés par des modèles génératifs pour répondre à des requêtes complexes.

Le « RAG » signifie Retrieval-Augmented Generation, une technique qui améliore les modèles génératifs traditionnels en récupérant des données très pertinentes avant de générer des réponses. En finance, cela est particulièrement utile pour résumer de longs rapports ou extraire des détails spécifiques tels que les échéanciers d’endettement, les engagements et les projections de flux de trésorerie.

Comment ça marche dans l’extraction de données financières ?

Dans un contexte financier, Agentic GraphRAG peut automatiser l’analyse des sections clés des rapports annuels. Par exemple, lors de l’analyse des obligations contractuelles, le système peut analyser efficacement les documents et en extraire un résumé structuré, tel que les dettes à long terme, les baux ou les engagements d’achat. Prenons un exemple concret tiré d’un rapport financier qui décrit le programme de rachat d’actions d’une entreprise sur plusieurs exercices. Le rapport fournit des données sur la quantité d’actions rachetées au cours des différents trimestres de 2020 à 2022. Voici un extrait du rapport :

Données de rachat

De cela, nous pouvons voir que la société a racheté les actions suivantes dans le cadre de différents programmes au cours des exercices :

2022: 95 millions d’actions, totalisant 28 033 millions de dollars.
2021: 101 millions d’actions, totalisant 22 970 millions de dollars.
2020: 126 millions d’actions, totalisant 19 688 millions de dollars.
L’extraction et l’analyse manuelles de ces données à partir de rapports volumineux peuvent être une tâche ardue, mais avec Agentic GraphRAG, ce processus peut être automatisé efficacement.

Stratégie de mise en œuvre

• Ingestion et prétraitement des données :

• • La première étape consiste à charger des rapports financiers, qui peuvent être des fichiers PDF, des feuilles de calcul ou des formats de données structurés. Ces documents sont ensuite prétraités en convertissant le texte en formats structurés (par exemple, JSON, données tabulaires).
  • Les tableaux et les sections clés (comme « Rachats d’actions » ou « Obligations contractuelles ») sont identifiés et étiquetés en tant que nœuds dans une base de données graphique.
  • Pile technologique préférée : chargeurs de documents Langchain
  • Les bases de données vectorielles comme Croma, Pinecone et Qdrant peuvent être utilisées pour stocker des intégrations.

Chargement de documents

• Récupérateurs :

  • Construisez des récupérateurs simples ou multiples en fonction des besoins et de la précision.

Multi-récupérateurs

• Construction du graphique :

  • Définir la fonction pour les convertir en nœuds Graph

Nœuds de graphique

État du graphique

• • Construire des nœuds, un flux de travail et visualiser un graphique

Visualisation graphique

• Récupération basée sur des graphiques :

  • Utilisez la structure graphique pour rechercher les sections pertinentes du rapport financier en fonction de la requête. Par exemple, si la requête demande «Différence en part et en montant pour 2020 et 2021 des actions ordinaires dans le cadre des programmes de rachat d’actions »

Résultat de la requête

Conclusion

GraphRAG agentique représente une avancée significative dans le traitement des données financières. En combinant les atouts des bases de données graphiques et de l’IA générative, il donne aux professionnels de la finance les outils dont ils ont besoin pour prendre des décisions éclairées, rapidement et avec précision. Qu’il s’agisse d’analyser la dette à long terme, les obligations de location ou d’autres engagements financiers, cette technologie offre une solution rapide, fiable et intelligente pour gérer les complexités de la finance moderne.

À mesure que les documents financiers deviennent de plus en plus complexes, le besoin d’outils tels que Agentic GraphRAG ne fera qu’augmenter, conduisant à la prochaine vague d’innovation en matière de technologie financière.

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