GPT-4分析财报比(bi)专业分析师还厉害(hai)？
没错，GPT-4在财报分析中的准确性可(ke)以媲美甚至超越(yue)专业分析师
近(jin)日美国芝加哥大学的研(yan)究人员，发表(biao)了一篇名(ming)为《大型语(yu)言模型的财务报表(biao)分析》论文，其中测试了由 OpenAI 开发的最先进的大语(yu)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(biao)现。
结果发现，即使仅提供标准化、匿名(ming)化的资产负债(zhai)表(biao)和损益表(biao)，同时(shi)没有(you)任何上下文的背景文本，GPT-4 也能够超越(yue)人类分析师。在预测公司收益方面达(da)到了 0.604 的准确率得分和 0.609 的 F1 得分。
研(yan)究人员指出：“我(wo)们发现GPT-4的预测准确性，与经(jing)过严(yan)格训练的最先进机(ji)器学习模型的表(biao)现相(xiang)当，GPT-4的预测能力并非仅依赖于其训练时(shi)记忆的信(xin)息，而是能够生成有(you)关公司未来表(biao)现的有(you)用见解。”
研(yan)究人员采用了一种(zhong)新颖的方法，通(tong)过提供结构化的财务数据和思(si)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(shi)、计算比(bi)率，并综(zong)合信(xin)息形成预测。
这种(zhong)增强版本的 GPT-4 在预测未来收益方向上达(da)到了 60% 的准确率，显(xian)著高于人类分析师预测的 53-57% 范(fan)围(wei)。
研(yan)究人员总结道：“总的来说，我(wo)们的结果表(biao)明 LLM 可(ke)能在决策中发挥重要作用， LLM 的优势(shi)可(ke)能来自其庞大的知识库和识别模式(shi)及商业概念的能力，即使在信(xin)息不完全(quan)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(tiao)战。
研(yan)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(fu)杂的判断，虽然 LLM 在文本任务上表(biao)现出色，但它们对数字的理解通(tong)常依赖上下文提示，缺(que)乏深度的数值推理或人类思(si)维的灵活性。
这一次(ci)大语(yu)言模型能够赶(gan)得上专业机(ji)器学习模型的性能，并超过人类分析师，显(xian)示出 LLM 在金融领域的颠覆性潜(qian)力。
随着人工(gong)智能的快速进展(zhan)，财务分析师可(ke)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(ke)能在短时(shi)间内(nei)被完全(quan)取代，但像 GPT-4 这样强大的工(gong)具(ju)可(ke)以大大增强和简化分析师的工(gong)作，可(ke)能在未来几(ji)年内(nei)重塑财务报表(biao)分析行业。