提案：研发FLARKO——一种与行为对齐的下一代金融推荐框架
1. 引言与研究背景
1.1. 问题陈述：金融推荐系统中的对齐鸿沟
当前，金融推荐系统领域面临一个核心挑战：理论上的最优投资建议与用户实际投资行为之间存在显著的“对齐鸿沟”。正如Sanz-Cruzado等人和Lee等人的研究所揭示，当推荐建议与个人的偏好、道德观念或实际限制相冲突时，即便是理论上回报最高的建议也常常被用户忽略，从而失去其根本价值。这种现象表明，仅仅以最大化预期盈利能力为目标的传统方法，已不足以满足现代投资者复杂且个性化的需求。若推荐系统无法与用户的真实行为偏好对齐，其建议将沦为空谈，无法转化为有效的市场行动。
1.2. 现有方法的局限性
为系统性地理解当前面临的障碍，我们可将现有方法的局限性归纳如下：
局限性类别 具体描述
传统模型 传统推荐模型（如协同过滤）的架构相对刚性，依赖静态的用户画像或历史回报模式。这使得它们难以捕捉投资者行为中那些细微、动态变化的本质，例如随时间推移或受非财务因素影响而变化的个人偏好。
数据中心化障碍 严格的数据隐私法规（如欧盟的GDPR和加州的CCPA）以及金融机构间的竞争壁垒，使得集中处理大量敏感客户数据变得极其困难甚至不可行。这严重限制了需要全局数据的模型的应用范围。
标准LLM的挑战 通用的大型语言模型（LLM）虽然强大，但因其“黑箱”特性、缺乏行为基础以及可能产生不准确信息（即“幻觉”）等问题，难以直接应用于受到严格监管的金融领域。在金融这一高风险场景中，任何不可靠的建议都可能导致严重的后果。
1.3. 研究目标与框架概述
为应对上述挑战，本研究的核心目标是开发并评估一个名为**FLARKO（Financial Language-model for Asset Recommendation with Knowledge-graph Optimization）**的新型框架。该框架旨在通过深度技术融合，弥合理论建议与实际行为之间的鸿沟，生成既具盈利潜力又与用户行为高度对齐的金融建议。
FLARKO框架建立在三大核心技术支柱之上：
1. 大型语言模型 (LLMs): 作为生成个性化、自然语言建议的核心引擎，具备强大的上下文理解与推理能力。
2. 知识图谱 (KGs): 为LLM提供结构化、可解释的上下文信息，有效“锚定”其推理过程，从而增强建议的准确性、一致性并显著减少错误。
3. 卡尼曼-特沃斯基优化 (KTO): 作为一种轻量级、具备行为经济学基础的对齐方法，确保模型生成的建议能够与用户的真实行为偏好保持一致。
本提案将详细阐述FLARKO的框架设计、实施方法、全面的评估方案及其预期将对金融AI领域产生的关键贡献。
2. 核心框架设计：FLARKO架构详解
本章节将深入剖析FLARKO框架的技术细节。FLARKO的战略核心在于其创新性地整合了大型语言模型（LLM）、知识图谱（KG）与卡尼曼-特沃斯基优化（KTO）。这一设计旨在构建一个既能深刻理解宏观市场动态，又能敏锐洞察用户个人行为的智能系统。通过这种多技术融合，我们期望解决传统模型在个性化、可解释性和行为对齐方面的固有缺陷，从而提供真正可行、可信的金融建议。
2.1. 数据架构：知识图谱的基石作用
知识图谱是FLARKO框架的基石。在处理结构化决策任务时，LLM需要明确的上下文来保证其推理的可解释性、一致性和稳健性。通过将用户行为和市场数据编码为结构化的符号输入，知识图谱为LLM的推理过程提供了坚实的“锚点”，这不仅使其建议更加透明可控，还有效地缓解了LLM在金融等高风险领域中备受诟病的“幻觉”问题。
FLARKO框架为每个推荐实例构建两种截然不同的知识图谱：
* 个人知识图谱 (PKG):
* 定义: PKG详细编码了投资者的历史交易行为。每个交易记录都包含关键信息，如资产的国际证券识别码（ISIN）、交易类型（买入/卖出）、交易价值以及精确的时间戳。
* 作用: PKG是用户意图和投资偏好的直接代理。它为LLM提供了高度个性化的行为信号，使其能够理解用户的投资风格和风险偏好，从而生成更贴合个人情况的建议。
* 市场知识图谱 (MKG):
* 定义: MKG编码了外部的、宏观的金融市场信号。它通过聚合关键数据点（例如，以10周为周期的滚动价格统计数据）来表示资产的价格趋势，并包含资产所属行业和板块等元数据。
* 作用: MKG为LLM提供了必要的宏观市场背景，使其能够将用户的个人行为置于更广阔的市场环境中进行综合考量，从而做出更具前瞻性的判断。
为实现与LLM的高效交互，这两种知识图谱最终都会被序列化为标准的JSON-LD格式，这种格式既保证了机器的可读性，又因其语义结构而对LLM友好。
2.2. LLM集成与提示工程
FLARKO框架通过精心设计的提示（Prompt）与LLM（特别是Qwen家族模型）进行交互。交互流程始于一个系统级的角色设定，随后注入结构化的知识图谱上下文，最后接收用户的具体请求。
首先，我们使用以下**系统提示 (System Prompt)**来设定LLM的角色和任务：
你是一位专业的人工智能金融分析师。你的任务是分析用户的交易历史和补充的市场数据，以提供个性化的资产推荐。用户会请求从给定的“当前日期”起的未来180天的推荐。你必须且只能使用以下格式提供你的回答：[一句介绍性的话] - [资产ISIN_1] - [资产ISIN_2] - [资产ISIN_3]
接着，通过以下模板注入市场知识图谱，为LLM提供宏观市场背景：
资产价格历史 (Asset Price History Information) 这是补充的知识图谱，包含JSON-LD格式的资产信息和历史价格：
{MARKET_KNOWLEDGE_GRAPH}
然后，注入用户的个人交易历史，以实现个性化：
用户交易历史 (User's Transaction History Information) 这是JSON-LD格式的用户交易历史：
{PERSONAL_KNOWLEDGE_GRAPH}
最后，用户的具体请求通过以下模板提交，其中{RECOMMENDATION_DATE}定义了推荐的时间起点：
用户请求模板 (User Request Template)
综合所有提供的数据，并假设当前日期是 {RECOMMENDATION_DATE}，请为我的投资组合提供未来6个月的资产推荐列表。
2.3. 行为对齐：卡尼曼-特沃斯基优化 (KTO)
卡尼曼-特沃斯基优化（KTO）是实现FLARKO行为对齐的关键技术。我们选择KTO主要基于以下三个核心原因：
1. 计算效率高： KTO是一种轻量级的对齐方法，相比其他偏好优化技术，其计算开销更低。
2. 行为经济学基础： KTO的理论根植于行为经济学，使其在建模人类决策偏好时具有天然的优势。
3. 适用于分布式环境： KTO在联邦学习等数据孤立的环境中表现出色，这对于需要保护数据隐私的金融行业至关重要。
KTO的最大优势在于其极简的监督信号需求——它仅需一个二元标签（“期望的”或“不期望的”）即可进行训练。这大大降低了在真实金融场景中标注数据的难度和成本。在本框架中，我们将“期望的”建议定义为同时满足以下两个标准的资产：
1. 行为对齐: 用户在推荐时间点（RECOMMENDATION_DATE）之后的180天内，确实购买了该推荐资产。
2. 财务表现: 该资产在同一个180天的时间窗口内，实现了正回报。
一个推荐建议必须同时满足这两个条件，才会被标记为“期望的”，并作为对齐训练的正样本。这种双重标准标签策略是我们对齐过程的核心引擎，因为它直接训练模型去优化Comb@3——衡量可行的、高质量金融建议的最终指标。
3. 研究方法与评估方案
本章节旨在详细说明我们将如何对FLARKO框架进行严格的实证检验。为验证其在不同部署环境下的有效性和稳健性，我们将在真实的金融数据集上，通过中心化和联邦学习两种关键架构进行全面评估。评估将围绕模型的行为对齐能力、盈利能力以及综合表现展开，并与一系列先进的基准模型进行对比。
3.1. 部署架构
FLARKO设计了两种部署架构，以适应不同的金融业务场景和监管要求。
3.1.1. 中心化架构 (CenFLARKO)
此架构适用于数据可被集中管理的单一金融机构内部，例如私人银行或财富管理咨询公司。在CenFLARKO模式下，模型可以直接访问和处理机构内的客户数据，为高净值客户提供深度个性化的财富管理建议，同时整合机构自身的投资策略和合规约束。
3.1.2. 联邦学习架构 (FedFLARKO)
此架构专为解决数据隐私和合规性挑战而设计，允许多个独立的金融机构（如一个跨国银行财团）在不共享任何敏感客户数据的前提下，协同训练一个共享的推荐模型。在我们的实验中，将特别模拟客户数据**非独立同分布（non-IID）**的场景，以反映真实世界中不同机构服务于不同投资者群体的现实情况。例如，一个客户端可能主要服务于“保守型”、低“投资能力”的投资者，而另一个客户端则服务于“激进型”、高投资能力的“专业”客户，从而产生现实的行为偏差。
3.2. 实验设置
下表清晰地总结了本次实验设计的关键参数：
参数类别 详细说明
数据集 使用公开的FAR-Trans数据集，该数据集包含大量匿名的客户交易历史和对应的资产价格数据。
时间划分 训练集： 2018年1月2日至2021年11月30日
测试集： 2021年12月1日至2022年11月29日
模型配置 评估一系列不同规模的Qwen3模型，包括0.6B、1.7B、4B和8B参数版本，以探究模型规模对性能的影响。
训练协议 中心化训练： 进行3个周期的完整训练。
联邦学习： 进行200轮通信，每轮从20个客户端中随机选择3个参与，并进行0.1个周期的本地更新。
效率优化 为降低计算和通信开销，采用两项关键技术：低秩适应（LoRA）4位量化来显著减小模型体积。
3.3. 评估指标与基准模型
为全面衡量模型性能，我们将采用以下三个核心指标（均在推荐列表前3项中计算）：
* Pref@3: 偏好对齐度 (Preference Alignment)。此指标衡量模型推荐的资产与用户在后续180天内实际购买的资产的匹配程度。它直接反映了建议是否符合用户的行为偏好。
* Prof@3: 盈利能力 (Profitability)。此指标衡量模型推荐的资产在后续180天内是否实现了正回报。它评估了建议的财务质量。
* Comb@3: 综合表现 (Combined Performance)。此指标衡量模型推荐的资产是否同时满足被用户购买且实现盈利这两个条件。这是评估可行的、高质量金融建议的最关键指标，代表了理论与实践的完美结合。
我们将FLARKO与以下基准模型进行对比，以确保评估的全面性：
* 基于资产价格的模型 (MKG data): 这些模型仅使用资产价格历史进行预测，包括Random Forest、Linear Regression和LightGBM。
* 基于用户行为的模型 (PKG data): 这些模型依赖用户的历史交易行为进行推荐，包括Popularity、LightGCN、ARM、MF和UB kNN。
* 随机基准: Uniform random sampling。
4. 预期成果与学术贡献
本章节旨在明确阐述该研究项目预期将产生的具体成果及其对金融AI领域的深远影响。我们相信，这些贡献不仅是技术层面的创新，更旨在推动金融服务行业向着一个更智能、更可信、更个性化的未来演进。
4.1. 核心贡献
本研究预期将产生以下四项核心贡献：
1. 提出一个统一的LLM-KG框架: 本研究将首次系统性地将大型语言模型与个性化的**行为知识图谱（PKG）及市场知识图谱（MKG）**相结合，为金融资产推荐任务提供一个具备深度上下文推理能力的解决方案。这一框架能够同时理解微观的用户行为和宏观的市场动态。
2. 验证用户偏好对齐的有效性: 本研究将首次证明，无论是在中心化的单一机构环境还是在分布式的联邦学习环境中，利用**卡尼曼-特沃斯基优化（KTO）**均可有效实现LLM生成的金融建议与用户实际投资行为的对齐。这将为解决金融建议“落地难”的问题提供一条经验证的路径。
3. 实现资源高效的高性能: 我们将证明，与LLM领域普遍存在的“越大越好”的假设相反，在这一特定金融任务上，性能峰值是由资源高效的中等规模模型（1.7B-4B参数）实现的。这为金融机构在现实世界中部署高级AI应用提供了高度可行的技术路径。
4. 构建稳健的联邦学习金融应用: 本研究将引入并验证FedFLARKO框架。至关重要的是，我们将证明FedFLARKO不仅对现实世界中的非独立同分布（non-IID）数据具有鲁棒性，而且某些模型（如Qwen3-4B）在此环境下甚至能够茁壮成长，超越其中心化训练的对应版本。这一反直觉的结果为金融领域联邦学习的实际部署提供了强有力的验证。
4.2. 潜在影响
本研究的成功实施将不仅仅是产出一个新工具，它将为金融推荐系统建立一个新的范式——一个从根本上弥合理论建议与现实世界投资者行为之间“对齐鸿沟”的范式。
其潜在影响将体现在多个方面：
* 提升金融普惠性： 通过自动化生成高质量、个性化的建议，让普通投资者也能享受到以往只有高净值客户才能获得的专业财富管理服务。
* 增强投资顾问效率： 将FLARKO作为人类投资顾问的辅助工具，可以帮助他们快速分析客户数据、识别潜在机会，从而将更多精力投入到更具战略性的客户关系管理和复杂决策中。
* 满足个性化与合规性需求： 在金融行业日益强调个性化服务和严格合规的双重压力下，FLARKO提供了一个能够平衡二者的解决方案，既能满足用户的独特需求，又能确保建议的生成过程透明、可控。
总而言之，本研究旨在推动金融AI领域朝着一个更加值得信赖和以用户为中心的方向发展。展望未来，我们计划通过整合更丰富的行为信号、更具表现力的约束模板以及实时用户反馈来增强这些能力，最终构建出能够与投资者目标动态对齐的、真正自适应的智能金融系统。
