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Investigación en tecnología financiera, plataformas e infraestructura para sistemas contables modernos
FinMCP-Bench puntúa al mejor de seis LLM en solo 3,08% de coincidencia exacta en 613 tareas financieras MCP reales, un colapso de 20× de una sola herramienta a uso multiturno.
FinTrace muestra que los LLM frontera eligen las herramientas financieras correctas (F1 ~0,9) pero solo logran 3,23/5 al usar los resultados, el paso que rompe a los agentes.
FinToolBench halla un desajuste de intención superior al 50% en todos los LLM probados, así que llamar más herramientas no mejora las respuestas financieras.
BloombergGPT se entrenó con 569B tokens financieros, pero GPT-4 lo igualó sin preentrenamiento financiero. En agentes contables, usar herramientas supera la interna del modelo.
