MoCA-Agent: A Market-of-Claims Code Agent for Financial and Numerical Reasoning

Исследователи представили систему MoCA-Agent, разработанную для повышения точности финансовых и численных расчетов. Актуальность обусловлена тем, что в финансовом анализе даже незначительная ошибка в данных или формуле может привести к правдоподобным, но неверным результатам. Цель работы — обеспечить надежность ответов, основанных на точных фактах и расчетах. MoCA-Agent применяет подход "рынка утверждений" (market-of-claims). Система декомпозирует вопрос на "атомарные утверждения" (typed atomic claims), которые оцениваются специализированными агентами. На основе их решений формируются взвешенные выводы, из которых генерируется исполняемая программа на Python. Она проходит проверку на корректность и отсутствие финансовых ошибок. Научная новизна метода заключается в верификации на уровне отдельных утверждений, а не целых ответов, что повышает устойчивость к ошибкам. Система показала высокую производительность на десяти бенчмарках, включая FinQA (78.3%) и ESGenius (86.9%). Это решение применимо для автоматизации адаптации финансовых моделей и расчета ковенантов в девелопменте. 💡