Исследование: GPT-4 может принести больше денег в сфере инвестиций

Исследователи из Чикагского университета продемонстрировали, что большие языковые модели могут проводить анализ финансовой отчётности с точностью, не уступающей профессиональным аналитикам и иногда даже превосходящей их. 

Рабочий документ под названием «Анализ финансовой отчётности с помощью больших языковых моделей» демонстрирует, что это может иметь серьёзные последствия для будущего финансового анализа и принятия решений.

Исследователи протестировали производительность GPT-4 на анализе корпоративных финансовых отчётов с целью прогнозирования будущего роста доходов. Примечательно, что даже при наличии только стандартизированных и анонимных балансовых отчётов о прибыли и убытках, лишённых какого-либо текстового контекста, GPT-4 смогла превзойти аналитиков-людей.

«Мы обнаружили, что точность прогнозирования LLM находится на одном уровне с производительностью тщательно обученной современной модели машинного обучения», — пишут авторы. Они обнаружили, что модель генерирует полезную информацию о будущих результатах деятельности компании.

Ключевым нововведением стало использование подсказок «цепочки мыслей», которые помогали GPT-4 имитировать аналитический процесс финансового аналитика, выявляя тенденции, вычисляя коэффициенты и синтезируя информацию для формирования прогноза. Эта улучшенная версия GPT-4 достигла точности 60% в прогнозировании потоков будущих доходов, что превышает диапазон в 53–57% у аналитиков.

Исследователи отмечают, что преимущество LLM, вероятно, связано с обширной базой знаний и способностью распознавать закономерности и бизнес-концепции. Это позволяет модели выполнять интуитивные рассуждения даже с неполной информацией. 

Эти результаты тем более примечательны, что численный анализ традиционно был проблемой