Индустрия финансового анализа быстро развивается. Но новые технологии открывают лучшие возможности еще быстрее. Большие языковые модели, такие как GPT-4, очень впечатляют своей превосходной производительностью в отношении изменений в прибыльности компаний по сравнению с традиционными финансовыми аналитиками.
Эта статья, основанная на исследовании, расскажет о том, как LLM могут изменить подход к работе с финансовыми данными и исследованиям.
Фундаментальный анализ — ИИ против человека
Финансовый анализ, также известный как фундаментальный анализ, традиционно проводится людьми. По сути, они пытаются ответить на вопрос, устойчивы ли показатели компании, и понять ее финансовое состояние.
Наиболее известными методами и инструментами, которые могут быть использованы аналитиками, являются анализ финансовой отчетности, анализ тенденций и расчет основных финансовых коэффициентов, таких как ликвидность и операционная эффективность. Эти показатели помогут аналитикам спрогнозировать будущую прибыльность компании.
LLM, и особенно GPT-4, быстро преодолевают разрыв с человеческими аналитиками и становятся такими же сильными конкурентами. На самом деле, исследования показали, что GPT-4 вполне может проанализировать финансовую отчетность и сделать прогноз будущих показателей компании не хуже, а то и лучше, чем человеческие аналитики. Этот результат еще более примечателен, если учесть, что GPT-4 выполняет анализ такого уровня без какого-либо доступа к описательной информации, которая обычно привносит важный контекст.
Плюсы магистратуры в области анализа финансовых отчетов
Основные причины высоких показателей успешности LLM связаны с тем, что они обрабатывают огромные объемы неструктурированных данных и отлично справляются с задачами, требующими знаний по широкому кругу предметов. Например, GPT-4 уже доказал свою успешность в ответах на вопросы, связанные с теорией финансов, и даже в оценке макроэкономических показателей по одним лишь заголовкам газет.
Еще одно важное преимущество, связанное с LLM, заключается в том, что они способны дополнить человека-аналитика. Этот аспект в основном связан с увеличением количества ситуаций, в которых аналитики обычно проявляют предвзятость и несовершенство при прогнозировании. GPT-4 оказался особенно полезным в тех случаях, когда человеческий аналитик склонен к ошибкам.
Будущее финансового анализа
Результаты исследований предвещают, что LLM, подобные GPT-4, могут сыграть важную роль в будущем финансового анализа. Более того, помимо того , что они способны работать наравне с традиционными аналитиками или даже лучше их, они обладают потенциалом демократизации процесса принятия финансовых решений. Действительно, этот прогресс поможет мелким инвесторам, которые могут пропустить важные сигналы, генерируемые продвинутыми инструментами ИИ.
Заключение
В то время как технологии искусственного интеллекта находятся на подъеме, человеческий фактор и опыт в принятии решений, особенно тех, которые требуют контекста и интуиции, также растут. Из наиболее интересных инструментов для современных аналитиков LLM может стать дополнением к их арсеналу, способным значительно обогатить их в плане более глубокого и быстрого анализа финансовых данных.
Информация об исследовании:
- Название: Анализ финансовых отчетов с помощью больших языковых моделей
- Авторы: Алекс Г. Ким, Максимилиан Мун, Валерий В. Николаев
- Дата: 20 мая 2024 г.
