Ученые из Чикагского университета продемонстрировали, что большие языковые модели могут проводить анализ финансовой отчетности компаний с точностью, превосходящей точность профессиональных аналитиков. Выводы исследования могут иметь последствия для развития отрасли финансового анализа и консалтинга.
Математические вычисления с последующими интерпретацией и принятием решения – одна из наиболее трудных задач для больших языковых моделей. Исследователи протестировали GPT-4 в задаче анализа корпоративной финансовой отчетности для прогнозирования будущего роста прибыли. При наличии только стандартизированных, обезличенных балансовых отчетов и отчетов о доходах, лишенных какого-либо текстового контекста, GPT-4 смогла превзойти аналитиков-людей.
В качестве входных данных использовалась анонимизированная стандартизированная финансовая отчетность. Модели ставилась задача спрогнозировать направление изменения доходов компании, их величину и определить нижние и верхние границы прогноза.
Интересно, что подобными вопросами сразу же озаботились беттинговые организации – пока речь идет о зарубежных букмекерах. Если российские — обзор зенит бет, например, доступен по ссылке, и проводили нечто подобные, то информации на этот счет пока еще не было.
Ученые дообучили GPT-4, заставив ее воспроизводить цепочку размышлений финансового аналитика, а также выявлять тренды, рассчитывать коэффициенты и обобщать информацию для формирования прогноза. Исследование показало, что модель OpenAI GPT-4 превзошла аналитиков в прогнозировании корпоративных доходов, достигнув точности 60% против 53-57% у специалистов.
Ученые считают, что преимущество модели обусловлено обширной базой знаний и способностью распознавать закономерности и бизнес-концепции, что позволяет ей интуитивно рассуждать даже при неполной информации.
