文章摘要
【关 键 词】 财务分析、人工智能、预测能力、信息整合、模型应用
研究人员在《Financial Statement Analysis with Large Language Models》论文中探讨了OpenAI的GPT-4Turbo模型在财务分析中的应用。通过仅提供标准化和匿名的财务数据，并采用思维链（CoT）提问方式，GPT-4Turbo模型预测未来财务收益的准确率达到了60.35%，远高于人类专业分析师的53%。特别值得一提的是，GPT-4Turbo在预测小公司股价方面的能力显著，能够通过股票投资策略获得超过12%的阿尔法收益和较高的夏普比率。
CoT提示是提升GPT-4Turbo金融预测能力的关键，它借鉴了人类面对复杂问题时采取的逐步分析方法，通过理解财务报表、识别财务趋势、计算财务比率、综合评估公司财务状况，最终预测公司未来收益的变化方向。
研究发现，GPT-4Turbo在处理小型上市公司面临的信息不对称、财务报告不详尽等问题时表现出色。这主要得益于其强大的综合分析能力，能整合财务报表中的信息并理解数据背后的业务逻辑。此外，GPT-4Turbo减少了记忆依赖，展现了其在小公司预测上的泛化分析能力。
为了确保测试的准确性和避免记忆偏差，研究人员使用了Compustat数据库中1968年至2021年的财务数据，并对财务报表进行了匿名化和标准化处理。这种做法确保了模型的预测基于财务数据本身的分析，而非特定公司的先验知识。
总体而言，GPT-4Turbo等大型语言模型在金融领域的应用前景广阔，能够辅助金融专业人员分析信息不透明、数据稀缺的金融数据，提升业务收益并增强整合、分析数据的能力。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 1836字 | 8分钟 ]
【原文作者】 AIGC开放社区
【摘要模型】 glm-4
【摘要评分】 ★★★★☆
