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为解决自动化金融咨询系统面临的市场波动、数据隐私、AI 推荐不透明等问题，研究人员开展了 FinQuaXBot 相关研究。该框架结合多种技术，实验显示其预测准确率达 95% ，提升了投资策略，为个性化金融咨询提供了创新方案。
在金融领域，自动化咨询系统的兴起，如机器人顾问（robo - advisors），借助机器学习（ML）和数据分析技术，给个性化金融咨询带来了变革。它们能利用先进算法处理大量金融数据，为投资者提供投资策略、风险管理和退休规划等建议。然而，这一领域并非一帆风顺。
金融市场的复杂性和不可预测性是首要难题。它受到地缘政治事件、监管变化和经济危机等多种外部因素影响，高度动态变化。依赖历史数据的现有系统，难以准确预测未来市场状况，在市场波动时，给出的投资建议可能欠佳。例如，当突发地缘政治事件导致市场大幅波动时，基于历史数据训练的模型可能无法及时适应，使投资者遭受损失。
数据安全问题也不容忽视。金融数据极为敏感，一旦泄露，会给用户带来巨大风险，如身份被盗用、资金受损等。因此，保护用户数据的完整性和保密性至关重要，只有让用户放心，自动化金融咨询系统才能长远发展。
另外，许多 AI 驱动的金融系统决策过程像 “黑匣子”，用户难以理解，这导致他们对系统建议缺乏信任，不敢轻易采纳。比如，一些复杂的神经网络模型给出投资建议时，无法清晰解释为何选择某一投资策略，让用户心存疑虑。
为应对这些挑战，研究人员开展了关于 FinQuaXBot 的研究。FinQuaXBot 框架融合了多种前沿技术，在《Expert Systems with Applications》发表，为个性化金融咨询带来了新希望。
研究人员采用了以下关键技术方法：一是同态加密技术，通过 Cheon - Kim - Kim - Song（CKKS）方案结合安全多方计算（SMPC），对加密的金融数据进行安全计算，保障数据隐私；二是将检索增强生成（RAG）与元强化学习（Meta - RL）相结合，让系统能根据新知识和市场动态优化策略；三是运用 SHAPout，集成 TimeSHAP 和 Attention Rollout，增强系统决策的可解释性。
研究结果如下：
- 数据处理与加密：先进行输入数据的采集和预处理，对金融报告、市场数据和用户查询进行清洗、归一化和编码。文本数据通过自然语言处理（NLP）技术处理，数值数据进行缩放和编码。敏感数据采用 CKKS 同态加密方案加密，在协作环境中与 SMPC 集成，确保数据隐私的同时实现高效计算。
- 实验评估：使用真实世界数据集和合成数据，对比现有最先进模型，评估 FinQuaXBot 在各种金融预测和税务责任预测任务中的表现。结果显示，其预测准确率高达 95% ，在分布外准确率也达到 90% ，投资策略持续改进，投资策略一致性得分（ISC）中位数提高了 0.81。这表明 FinQuaXBot 能有效应对市场变化，提供可靠的金融建议。
研究结论和讨论部分指出，FinQuaXBot 有效解决了个性化投资预测和税务责任预测的难题。同态加密技术保障了数据安全，Meta - RAG 让系统能根据市场变化及时调整策略，TimeSHAP 增强了模型的稳健性和适应性。这一框架为自动化金融咨询系统提供了安全、自适应和透明的解决方案，克服了传统机器人顾问面临的关键挑战，推动了个性化金融咨询领域的发展，为投资者提供更可靠、更具解释性的金融服务，在金融科技领域具有重要的应用价值和广阔的发展前景。
