芝加哥大學(xué)的一項(xiàng)新研究表明,大型語言模型 GPT-4 在預(yù)測公司未來盈利增長方面能夠勝過人類分析師,而且該人工智能模型僅使用了公司的財(cái)務(wù)報(bào)表,并沒有額外的信息輔助。
以往,財(cái)務(wù)分析師依靠專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)來評估公司財(cái)務(wù)狀況并預(yù)測未來盈利。然而這項(xiàng)研究表明,人工智能模型能夠同樣出色地完成這項(xiàng)任務(wù),甚至做得更好。
據(jù)了解,研究人員向模型提供了匿名化的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),包括資產(chǎn)負(fù)債表和損益表,并要求其預(yù)測未來盈利增長情況。即使沒有任何額外的信息,GPT-4 也能夠?qū)崿F(xiàn) 60% 的準(zhǔn)確率,而人類分析師的典型準(zhǔn)確率區(qū)間僅為 53% 到 57%。
GPT-4 成功的部分原因在于使用了“思維鏈”提示詞,這些提示詞引導(dǎo)人工智能模型完成分析過程,幫助其識別趨勢、計(jì)算比率并綜合信息做出預(yù)測。
研究人員認(rèn)為,由于擁有龐大的知識庫和強(qiáng)大的模式識別能力,大型語言模型相較于人類分析師具有顯著優(yōu)勢。
盡管一些專家謹(jǐn)慎地指出,這項(xiàng)研究使用的基準(zhǔn)可能并不是最先進(jìn)的財(cái)務(wù)分析模型,但總體研究結(jié)果仍然令人振奮。通用人工智能模型能夠超越專門的財(cái)務(wù)模型甚至人類專家,這表明大型語言模型擁有改變財(cái)務(wù)分析領(lǐng)域的潛能。
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