Большие языковые модели вроде GPT-4 оказались способными проводить анализ финансовой отчётности с точностью, которая не уступает, а в некоторых случаях превосходит человеческую, обнаружили учёные Чикагского университета.
Исследователи изучили эффективность GPT-4 в анализе корпоративной финансовой отчётности для прогнозирования будущей динамики доходов. «Даже без пояснений и отраслевой информации большая языковая модель превосходит финансовых аналитиков в своей способности прогнозировать изменения доходов. Большая языковая модель демонстрирует относительное преимущество перед аналитиками — людьми в ситуациях, когда аналитики испытывают затруднения. Более того, мы обнаружили, что точность прогнозов большой языковой модели находится на одном уровне с узкоспециализированной современной моделью машинного обучения», — пишут исследователи.
В рамках исследовательского проекта было обнаружено, что большая языковая модель генерирует «полезную информацию о будущих результатах деятельности компании», а основанные на прогнозах GPT торговые стратегии «дают более высокие коэффициенты Шарпа и альфа, чем основанные на других моделях стратегии». Подобные результаты учёные объясняют обширной базой знаний больших языковых моделей, а также способностью быстро распознавать закономерности и бизнес-концепции — в результате ИИ принимает «интуитивные» решения даже при наличии неполной информации.
В обозримом будущем финансовым анализом, конечно, так и будут заниматься люди, но, как показало исследование, большие языковые модели способны стать для них полезным инструментом, который оптимизирует их работу и поможет в принятии обоснованных решений. В будущем работа финансовых аналитиков может измениться.
