FINESSE：多模态金融事件序列模拟器与基准
原文标题：FINESSE: An Agent-Based Simulator and Benchmark Dataset for Multimodal Financial Event Sequences
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论文推出 FINESSE，一个基于智能体的金融事件序列模拟框架，可生成由多个相互依赖事件流组成的合成结构化数据集。同时发布 FINESSE-Bench 基准，支持余额预测、交易欺诈检测、漏付预测与下一事件预测四项任务。框架与数据集开源，旨在加速金融服务中结构化多模态事件序列建模研究。
- 问题
- 金融机器学习缺乏结构化、多模态、动态的开源数据集。
- 方法
- 用基于智能体的模拟器生成多条相互依赖的事件流，并配套基准任务。
- 结果
- 发布FINESSE-Bench，覆盖余额预测、欺诈检测、漏付预测、下一事件预测四项任务及基线结果。
- 影响
- 为金融风控与事件序列建模提供可复现的合成数据与统一评测，降低数据获取门槛。
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FINESSE开源基于智能体的金融事件序列模拟器与四项任务基准，缓解金融ML数据稀缺。
- •现有金融开源数据集多聚焦单一模态或任务，缺乏结构化多模态动态数据
- •模拟器生成多条相互依赖事件流：交易、支付、账户状态变化、政策干预
- •各事件流有独立动作空间、schema与变量类型，通过智能体潜在演化状态耦合
- •FINESSE-Bench支持余额预测、交易欺诈检测、漏付预测、下一事件预测四项任务
- •给出时间序列、事件序列、时序图、时序点过程四类基线结果
为什么重要：金融ML研究长期受限于数据不可共享，合成基准为方法对比提供公共底座，但合成数据与真实分布的差距需自行评估。
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