arXiv cs.LG@Marcin Kostrzewa, Sebastian Tomczak, Roman Furman, Anna Poberezhna, Michał Furgała, Oleksii Furman, Maciej Zięba
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推荐理由：对于金融风控从业者，该基准提供了百万级真实财务数据及多时间范围评测框架，可有效检验表格型基础模型和LLM在不平衡场景下的预测能力。
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5月12日
19:11
企业破产预测是高风险金融任务，面临严重类别不平衡和多时间跨度预测挑战，但现有公共数据集规模小且稀缺。新基准V4FinBench包含来自维谢格拉德集团四国（2006-2021）的超过100万条公司年度记录，涵盖131个特征、六种预测时间范围，并采用综合财务困境标准。参考评估显示，经过不平衡感知微调的TabPFN在长周期F1和ROC-AUC上达到或超越梯度提升；而Llama-3-8B在每个时间范围的ROC-AUC上均落后于梯度提升。在外部美国破产数据集上，V4FinBench微调的TabPFN优于原始版本，表明学到了可迁移的财务困境结构。该基准已开源，以支持更真实的金融预测方法评估。