Введение в FinTRec

Архитектуры на основе трансформеров активно используются в системах рекомендаций, однако их применение в финансовых услугах (ФУ) сталкивается с уникальными практическими и моделирующими вызовами для рекомендаций в реальном времени.

Проблемы применения

К основным вызовам относятся:

• Долгосрочные взаимодействия пользователей: Пользователи взаимодействуют с услугами как в цифровом, так и в физическом формате, создавая временно неоднородный контекст.
• Множественность продуктов: Наличие взаимосвязанных продуктов требует согласованных моделей для поддержки различных рекламных мест и персонализированных лент, при этом нужно учитывать конкурирующие бизнес-цели.

Предложение FinTRec

Мы предлагаем FinTRec — фреймворк на основе трансформеров, который решает указанные проблемы и достигает оперативных целей в финансовом секторе. Хотя традиционно в ФУ предпочитаются модели на основе деревьев из-за их объяснимости и соответствия нормативным требованиям, наше исследование показывает, что FinTRec представляет собой жизнеспособный и эффективный переход к архитектурам на основе трансформеров.

Результаты исследования

С помощью исторического моделирования и корреляции A/B тестов в реальном времени мы показываем, что FinTRec стабильно превосходит базовую модель на основе деревьев. Унифицированная архитектура, при тонкой настройке для адаптации продуктов, позволяет делиться сигналами между продуктами и снижает затраты на обучение.