Branża analizy finansowej szybko się rozwija. Jednak nowe technologie jeszcze szybciej otwierają przed nami ogromne możliwości. Modele o dużym obrazie, takie jak GPT-4, są bardzo imponujące w porównaniu z tradycyjnymi analitykami finansowymi pod względem zmian rentowności przedsiębiorstw.
Na podstawie przeprowadzonego badania, niniejszy artykuł opisuje, w jaki sposób LLM może zmienić sposób przetwarzania danych finansowych i badań.
Podstawowa analiza – sztuczna inteligencja kontra człowiek
Analiza finansowa, znana również jako analiza fundamentalna, jest tradycyjnie przeprowadzana przez ludzi. Zasadniczo stara się odpowiedzieć na pytanie, czy firma ma zrównoważone wyniki i zrozumieć jej kondycję finansową.
Najważniejszymi technikami i narzędziami, z których mogą korzystać analitycy, są analiza sprawozdań finansowych, analiza trendów i obliczanie kluczowych wskaźników finansowych, takich jak płynność i efektywność operacyjna. Wskaźniki te pomogą analitykom przewidzieć przyszłą rentowność firmy.
LLM, a w szczególności GPT-4, szybko wypełniają lukę między ludzkimi analitykami i stają się równie silnymi konkurentami. Badania wykazały, że GPT-4 może analizować sprawozdania finansowe i przewidywać przyszłe wyniki firmy równie dobrze lub lepiej niż ludzcy analitycy. Wynik ten jest tym bardziej niezwykły, że GPT-4 przeprowadza ten poziom analizy bez dostępu do informacji narracyjnych i historii, które zazwyczaj zapewniają ważny kontekst.
Tip redakce
Korzyści z LLM w analizie sprawozdań finansowych
Głównym powodem wysokiego wskaźnika sukcesu absolwentów LLM jest fakt, że przetwarzają oni ogromne ilości nieustrukturyzowanych danych i doskonale radzą sobie z zadaniami wymagającymi wiedzy z szerokiego zakresu dyscyplin. Na przykład GPT-4 sprawdził się już w odpowiadaniu na pytania związane z teorią finansów, a nawet w szacowaniu wskaźników makroekonomicznych na podstawie samych nagłówków.
Kolejną ważną zaletą związaną z LLM jest fakt, że są oni w stanie być jedynie wsparciem dla analityka. Aspekt, który jest szczególnie związany z rosnącymi sytuacjami, w których analitycy zazwyczaj wykazują tendencyjność i niedoskonałości w prognozowaniu. GPT-4 sprawdził się szczególnie w przypadkach, w których ludzki analityk jest bardziej podatny na popełnianie błędów.
Przyszłość analizy finansowej
Wyniki badań są swego rodzaju zwiastunem tego, że GPT-4 i podobne modele mogą wkrótce odegrać znaczącą rolę w branży analiz finansowych. Oprócz tego, że są w stanie zapewnić porównywalne lub lepsze wyniki niż tradycyjni analitycy, mają potencjał do podejmowania decyzji w oparciu o dane, większość, a raczej demokratycznie. Postępy te mogą pomóc inwestorom detalicznym, którzy nie mają dostępu do bardziej wyrafinowanych narzędzi sygnalizacyjnych.
Wnioski
Podczas gdy technologia sztucznej inteligencji jest na fali wznoszącej, element ludzki i doświadczenie w odniesieniu do podejmowania decyzji, zwłaszcza tych, które wymagają kontekstu i intuicji, jest na fali wznoszącej. Spośród wszystkich narzędzi dostępnych dla współczesnych analityków, LLM może być potężną bronią. Jego pełny potencjał z pewnością nie potrwa długo…
Informacje o badaniu:
- Nazwa: Analiza sprawozdań finansowych przy użyciu dużych modeli językowych
- Autorzy: Kim, Maximilian Muhn, Valeri V. Maxim Muhn, Maxim Nikolaev
- Data: 20. Maj 2024 r.
