Finansal analizin geleceği: Yeni araştırmaya göre GPT-4 sektörü nasıl etkiliyor?

Araştırmacılar Chicago Üniversitesi Büyük dil modellerinin (LLM’ler), mali tablo analizini, profesyonel analistlere rakip olacak ve hatta onları geride bırakacak bir doğrulukla yürütebildiğini göstermiştir. Bulgular, “Başlıklı bir çalışma makalesinde yayınlandı.Büyük Dil Modelleriyle Mali Tablo Analizi” finansal analiz ve karar almanın geleceği için önemli sonuçlar doğurabilir.

Araştırmacılar performansını test etti GPT-4tarafından geliştirilen son teknoloji ürünü bir LLM OpenAI, gelecekteki kazanç artışını tahmin etmek için kurumsal mali tabloları analiz etme görevinde. Dikkat çekici bir şekilde, yalnızca standartlaştırılmış, anonimleştirilmiş bilançolar ve herhangi bir metinsel bağlamdan yoksun gelir tabloları sunulduğunda bile GPT-4, insan analistlerden daha iyi performans gösterebildi.

Yazarlar, “LLM’nin tahmin doğruluğunun, dar düzeyde eğitilmiş son teknoloji ürünü makine öğrenimi modelinin performansıyla aynı seviyede olduğunu bulduk” diye yazıyor. “LLM tahmini eğitim hafızasından kaynaklanmıyor. Bunun yerine, Yüksek Lisans’ın bir şirketin gelecekteki performansı hakkında faydalı anlatısal bilgiler ürettiğini görüyoruz.”

Düşünce zinciri, insan analist muhakemesini taklit eder

Önemli bir yenilik şu kullanımıydı:düşünce zinciri”, GPT-4’ü bir finansal analistin analitik sürecini taklit etmeye, eğilimleri belirlemeye, oranları hesaplamaya ve bir tahmin oluşturmak için bilgileri sentezlemeye yönlendiriyor. GPT-4’ün bu geliştirilmiş sürümü, gelecekteki kazançların yönünü tahmin etmede %60’lık bir doğruluk elde etti; bu, insan analistlerinin tahminlerinin %53-57 aralığından oldukça yüksekti.

Araştırmacılar, “Birlikte ele alındığında, sonuçlarımız yüksek lisansların karar vermede merkezi bir rol oynayabileceğini gösteriyor” sonucuna varıyor. Yüksek Lisans’ın avantajının büyük olasılıkla geniş bilgi tabanından ve kalıpları ve iş kavramlarını tanıma yeteneğinden kaynaklandığını ve eksik bilgilerle bile sezgisel akıl yürütme yapmasına olanak tanıdığını belirtiyorlar.

Yüksek Lisans’lar zorluklara rağmen finansal analizleri dönüştürmeye hazırlanıyor

Sayısal analizin geleneksel olarak dil modelleri için bir zorluk olduğu göz önüne alındığında bulgular daha da dikkat çekicidir. Çalışmanın ortak yazarlarından biri olan Alex Kim, “Bir dil modeli için en zorlu alanlardan biri, modelin hesaplamalar yapması, insan benzeri yorumlar yapması ve karmaşık kararlar vermesi gereken sayısal alandır” dedi. “LLM’ler metinsel görevlerde etkili olsa da, sayıları anlamaları genellikle anlatı bağlamından gelir ve derin sayısal akıl yürütmeden veya insan zihninin esnekliğinden yoksundurlar.”

Bazı uzmanlar şu uyarıda bulunuyor:YSAÇalışmada kıyaslama olarak kullanılan model, niceliksel finanstaki son durumu temsil etmeyebilir. Bir uygulayıcı, “Bu YSA kıyaslaması son teknoloji ürünü bile değil” yorumunu yaptı. Hacker Haberleri forumu. “İnsanlar 1989’da bunun üzerinde çalışmayı bırakmadılar; bunu yaparak çok para kazanabileceklerini ve bunu özel olarak yapabileceklerini fark ettiler.”

Bununla birlikte, genel amaçlı bir dil modelinin, uzmanlaşmış makine öğrenimi modellerinin performansıyla eşleşme ve insan uzmanlarını aşma yeteneği, yüksek lisans öğrenimlerinin finansal alandaki yıkıcı potansiyeline işaret etmektedir. Yazarlar ayrıca meraklı okuyucular için GPT-4’ün yeteneklerini sergilemek amacıyla etkileşimli bir web uygulaması da oluşturdular, ancak doğruluğunun bağımsız olarak doğrulanması gerektiği konusunda uyardılar.

Yapay zeka hızlı ilerlemesini sürdürürken, bir sonraki dönüşüm finansal analistin rolü olabilir. İnsan uzmanlığı ve muhakemesi yakın gelecekte tamamen değiştirilemeyecek olsa da, GPT-4 gibi güçlü araçlar analistlerin çalışmalarını büyük ölçüde artırıp kolaylaştırabilir ve önümüzdeki yıllarda mali tablo analizi alanını potansiyel olarak yeniden şekillendirebilir.