L’intelligence artificielle pourrait bientôt jouer un rôle permanent dans le secteur des services financiers.
Des recherches à venir de la Booth School of Business de l’Université de Chicago suggèrent que les grands modèles linguistiques (LLM), un type d’IA qui est formé pour comprendre et générer du contenu, sont capables de surpasser certains analystes financiers dans la « prévision de la direction des bénéfices futurs ». Les chercheurs ont partagé leurs résultats. au début sous la forme d’une ébauche non révisée.
En utilisant des invites de chaîne de pensée, qui aident les modèles de langage à effectuer des tâches de raisonnement complexes en les décomposant en étapes plus petites, ces modèles — dont transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT) sont un type et ont apparemment une précision de 60,4%. C’est 7 points de pourcentage supérieurs à la prédiction moyenne des analystes, par l’étude.
Ceci est remarquable car les chercheurs n’ont pas fourni au modèle linguistique aucun récit ni contexte au-delà du bilan et du compte de résultat.
Grâce à des instructions simples et rapides, la capacité du modèle à analyser les états financiers et à prédire l’orientation des rendements futurs était comparable à celle du premier modèle. Selon l’étude, les prévisions consensuelles sur un mois sont faites par les analystes.
« Pris ensemble, nos résultats suggèrent que GPT peut surpasser les analystes humains en effectuant une analyse des états financiers, même sans contexte narratif spécifique », les chercheurs ont écrit.
Ils ont ajouté que les résultats soulignent l’importance d’une « analyse étape par étape de type humain » qui aide le modèle à suivre les étapes que les analystes utilisent généralement. effectuer.
Les prévisions du modèle linguistique ajoutaient davantage de valeur lorsque des préjugés humains ou des inefficacités, tels que des désaccords, étaient présents, selon le rapport.
Comme pour les humains, les prédictions de GPT n’étaient pas parfaites. Elles sont plus susceptibles d’être inexactes si une entreprise est plus petite et a un ratio de levier plus élevé. , enregistre une perte, ou a des bénéfices volatils, car le contexte a tendance à avoir plus d’importance lorsque on fait des prédictions pour des entreprises plus petites ou plus variables.
Même si les GPT et les analystes ont plus de mal à faire des prévisions lorsque les entreprises sont plus petites ou déclarent une perte, les analystes ont tendance à mieux gérer avec des circonstances financières complexes, probablement parce qu’ils prennent en compte des informations et un contexte informels trouvés en dehors des états financiers.
« Nos résultats indiquent le potentiel des LLM à démocratiser le traitement de l’information financière et devraient intéresser les investisseurs et les régulateurs. Le rapport conclut en soulignant que les modèles linguistiques peuvent être plus qu’un simple outil pour les investisseurs, jouant un rôle plus actif dans la prise de décision. .
Le rapport prévient cependant que les performances de l’IA peuvent paraître différentes dans la nature. « L’IA peut-elle améliorer considérablement la prise de décision humaine dans le domaine financier ? les marchés dans la pratique sont encore à voir », ont écrit les auteurs, ajoutant que « GPT et les analystes humains sont complémentaires plutôt que des substituts. »
Ce contenu a été traduit automatiquement à partir du texte original. De légères différences résultant de la traduction automatique peuvent apparaître. Pour la version originale, cliquez ici.