Дослідники з Чиказького університету виявили, що великі мовні моделі (LLM) можуть аналізувати фінансову звітність з точністю, яка не тільки відповідає, але й часто перевершує результати професійних аналітиків. Революційні висновки, детально викладені в робочому документі під назвою "Аналіз фінансової звітності за допомогою великих мовних моделей", передбачають значні наслідки для майбутнього фінансового аналізу та прийняття рішень, повідомляє Venture Beat.

Дослідження було зосереджене на GPT-4, великій мовній моделі, яку розробила компанія OpenAI, і тестувало її здатність аналізувати корпоративну фінансову звітність та прогнозувати майбутнє зростання прибутків. Прикметно, що GPT-4 перевершив людей-аналітиків навіть тоді, коли йому були надані лише стандартизовані, анонімні баланси та звіти про прибутки та збитки без будь-якого текстового контексту.

"Ми виявили, що точність прогнозування за допомогою LLM знаходиться на одному рівні з продуктивністю вузько навченої сучасної моделі ML", - зазначають автори. "Передбачення LLM не випливає з його навчальної пам'яті. Замість цього ми виявили, що LLM генерує корисні описові уявлення про майбутні результати діяльності компанії".

У дослідженні GPT-4 перевершив людських аналітиків, які зазвичай прогнозують з точністю в діапазоні 53-57%. Дослідники використовували новий метод, що включає підказки "ланцюжка думок", щоб керувати міркуваннями ШІ, допомагаючи йому імітувати аналітичний процес фінансових аналітиків, визначаючи тенденції, обчислюючи коефіцієнти та синтезуючи інформацію для формування прогнозів.

"У сукупності наші результати свідчать про те, що LLM можуть відігравати центральну роль у прийнятті рішень", - підсумовують дослідники.

Вони пояснюють успіх GPT-4 широкою базою знань і здатністю розпізнавати закономірності та бізнес-концепції, що дозволяє йому здійснювати інтуїтивне міркування навіть за умови неповної інформації.