研究發現GPT-4的財報預測能力勝過人類分析師

芝加哥大學布斯商學院（University of Chicago Booth School of Business）的幾名研究人員最近發表了一篇報告，指出OpenAI所開發的大型語言模型（LLM）GPT-4就算在缺乏任何敘述或產業資訊的狀態下，提供其財務報表之後，在預測組織獲利變化的能力上優於人類金融分析師，此外，該模型的準確性也與其它經過專門訓練的模型相當。

研究人員先將上市公司的財報進行標準化與匿名化的過程，包括省略公司名稱，以標籤替換了年份，統一不同公司的財務報表格式，再設計提示，要求GPT-4分析財報，並確定該組織未來的獲利走向，另也開發一個思維鏈（Chain-of-Thought，CoT）提示，以有效地教導模型模仿金融分析師。

圖片來源／芝加哥大學布斯商學院

人類金融分析師在預測公司未來1個月、3個月及6個月獲利走向的準確率，分別是53%、56%及57%，而未使用CoT的GPT-4則是52%，但若加上CoT，那麼GPT-4的表現則達到60%。此外，研究人員將GPT-4 CoT與其它兩個經過訓練的Stepwise Logistic Regression與ANN模型進行比較，發現其準確度超越Stepwise Logistic Regression，並與ANN相當。

圖片來源／芝加哥大學布斯商學院

分析顯示，GPT-4的傑出表現來自於，它會藉由分析趨勢具財務比例來獲取有用的洞見，再利用其對理論的理解與經濟進行推論，而且GPT-4所生成的財報分析敘述是非常有參考價值的。同時，研究人員也發現，大型語言模型在需要直覺及類似人類推論的任務中有出色的表現，此一跨領域的執行任務的能力透露了通用AI的現身，並突顯出LLM在決策中的作用，可能比先前所以為的更為重要。

不過，該報告強調，此一結果顯示GPT與人類分析師是互補的，而非替代的，在分析師可能會出現偏見或分歧時，GPT將略占優勢，然而，當GPT無法獲得額外的重要脈絡時，分析師便更具價值。

賓州大學沃頓商學院專門研究AI的副教授Ethan Mollick則說，這是一篇很多人都在等的論文：「是的，GPT-4可以協助人們挑選股票，擊敗人類和其它專為金融而訓練的機器學習模型。」