分析师,很遗憾,GPT-4解读财报确实更好!

近日,芝加哥大学的一项研究表明,即便没有上下文的背景文本提示,只给GPT-4提供标准化的财务报表,GPT-4 的表现也比得上经过严格训练的机器学习模型。准确性得分甚至比人类分析师还高。

GPT-4分析财报比专业分析师还厉害?

没错,GPT-4在财报分析中的准确性可以媲美甚至超越专业分析师。

近日美国芝加哥大学的研究人员,发表了一篇名为《大型语言模型的财务报表分析》论文,其中测试了由 OpenAI 开发的最先进的大语言模型GPT-4,在分析企业财报以预测未来收益增长的任务中的表现。

结果发现,即使仅提供标准化、匿名化的资产负债表和损益表,同时没有任何上下文的背景文本,GPT-4 也能够超越人类分析师。在预测公司收益方面达到了 0.604 的准确率得分和 0.609 的 F1 得分。

研究人员指出:“我们发现GPT-4的预测准确性,与经过严格训练的最先进机器学习模型的表现相当,GPT-4的预测能力并非仅依赖于其训练时记忆的信息,而是能够生成有关公司未来表现的有用见解。”

研究人员采用了一种新颖的方法,通过提供结构化的财务数据和思维导图,来引导 AI模拟人类分析师的推理过程,然后识别趋势、计算比率,并综合信息形成预测。

这种增强版本的 GPT-4 在预测未来收益方向上达到了 60% 的准确率,显著高于人类分析师预测的 53-57% 范围。

研究人员总结道:“总的来说,我们的结果表明 LLM 可能在决策中发挥重要作用, LLM 的优势可能来自其庞大的知识库和识别模式及商业概念的能力,即使在信息不完全的情况下也能进行直观的推理。

芝加哥大学的这一发现尤为引人注目,因为一直以来数值分析对于LLM来说是个巨大挑战。

研究人员之一的Alex Kim指出,在数值分析方面因为模型需要进行计算,执行类似人类的推理过程,并做出复杂的判断,虽然 LLM 在文本任务上表现出色,但它们对数字的理解通常依赖上下文提示,缺乏深度的数值推理或人类思维的灵活性。

这一次大语言模型能够赶得上专业机器学习模型的性能,并超过人类分析师,显示出 LLM 在金融领域的颠覆性潜力。

随着人工智能的快速进展,财务分析师可能是下一个被替代的对象。虽然人类的专业知识和判断力不太可能在短时间内被完全取代,但像 GPT-4 这样强大的工具可以大大增强和简化分析师的工作,可能在未来几年内重塑财务报表分析行业。

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