Дослідження виявило, що велика мовна модель GPT-4 має здатність аналізувати фінансові звіти та передбачати майбутні результати компаній точніше, ніж люди.
Про це повідомляє видання cikavosti.com.
Згідно з дослідженням, звичайні аналітики досягають 53% точності у своїх прогнозах. У випадку, коли чат-бот аналізує чисті цифри, його точність становить 52%. Проте, якщо ШІ отримує інструкції для аналізу даних, його точність збільшується до рекордних 60%. Особливо успішно GPT-4 впорався з прогнозами стосовно великих та зрілих компаній, таких як Apple.
Учасники дослідження – Алекс Кім, Максиміліан Мун і Валері Ніколаєв з Чиказької школи бізнесу – перевірили здатність GPT-4 аналізувати фінансові дані без додаткових пояснень, які зазвичай супроводжують фінансові звіти, такі як розділ “Аналіз та оцінка керівництвом фінансових результатів компанії”. Вони хотіли визначити, наскільки ефективно ШІ може працювати з чистими цифрами. Після аналізу понад 150 000 фінансових звітів від близько 15 000 компаній за період з 1968 по 2021 рік, вченим вдалося оцінити точність прогнозів. З’ясувалося, що точність прогнозування на один місяць складає 53%.
При використанні простого запиту без детальних інструкцій, точність прогнозів GPT-4 становила 52%. Але коли дослідники надали йому докладні інструкції щодо обробки даних, точність прогнозів зросла до 60%. Це демонструє, що за наявності додаткових вказівок ШІ може працювати ефективніше, ніж аналітики-люди.
Важливо зазначити, що фінансовий аналіз та прогнозування – складні завдання, які вимагають інтуїції та здорового глузду, що може ускладнювати роботу як людей, так і великих мовних моделей. Тому жодна група не досягає 100% точності. Учені також зауважили, що GPT-4 краще справляється з аналізом великих та зрілих компаній, наприклад, Apple, що може бути пов’язано з меншою схильністю цих компаній до унікальних ризиків. Одночасно для менших компаній, наприклад, біотехнологічних стартапів, прогнозування прибутку може бути складнішим через велику мінливість факторів, що впливають на їхній успіх.
