Según un nuevo artículo de investigación, GPT-4 puede superar a los analistas humanos cuando se trata de predecir el futuro basándose en el análisis de informes financieros. El artículo, que se publicó en una revista preimpresa, encontró en sus pruebas que GPT-4 proporcionó resultados superiores a los humanos a corto plazo (que van de un mes a seis meses). Logró un 60,31 por ciento de precisión en sus predicciones en comparación con el 56,7 por ciento de los analistas humanos. Sin embargo, el artículo no afirma que los modelos de IA puedan reemplazar a los humanos.
Propósito del trabajo de investigación.
Publicado en la revista preimpresa Social Science Research Network (SSRN), página 54 papel titulado “Análisis de informes financieros con modelos de lenguaje grandes” busca determinar el papel de los modelos convencionales de inteligencia artificial (IA) en el análisis de los estados financieros de una organización y la predicción de su desempeño en el mercado de valores en el futuro cercano.
Este tipo de análisis siempre se entiende como muy complicado porque varios factores pueden influir en el desempeño de la empresa. Aunque algunas empresas financieras utilizan redes neuronales artificiales (ANN) para ayudar a las personas en sus análisis, no se han utilizado modelos de lenguaje grande (LLM) para ello. Los investigadores querían ver si un LLM avanzado (SOTA) como GPT-4 podría ser una adición valiosa o no.
¿Qué se encontró en el artículo de investigación de GPT-4?
Los investigadores ingresaron informes financieros anónimos y estandarizados de las empresas en GPT-4 (para evitar sesgos al nombrar empresas). A continuación, los investigadores utilizaron dos métodos para evaluar las habilidades de LLM. La primera es diseñar comandos simples que dirijan al chatbot a analizar informes y predecir ingresos futuros. La segunda forma es utilizar un comando de “cadena de pensamiento” (CoT) que le enseña al modelo de IA a imitar a un analista financiero.
El método CoT le pide a GPT-4 que identifique tendencias importantes, calcule índices financieros clave y forme expectativas con respecto a ganancias futuras. Aunque los comandos simples no produjeron resultados significativos, los comandos CoT lograron un 60,31 por ciento, superior al rendimiento promedio de los analistas humanos.
GPT-4 frente a analistas humanos
Crédito de la foto: Trabajo de investigación: Análisis de estados financieros con modelos de lenguaje grandes
“Descubrimos que el LLM sobresalía en tareas cuantitativas que requerían intuición y razonamiento humanos. “La capacidad de realizar tareas en distintos dominios está dando lugar al surgimiento de la Inteligencia Artificial General”, afirma el documento.
Sin embargo, los investigadores se apresuraron a señalar que GPT y los analistas humanos se complementan y no reemplazan a estos últimos. Específicamente, el artículo afirma que el LLM tiene ventajas en campos donde los humanos tienden a mostrar prejuicios y desacuerdos. Del mismo modo, los seres humanos añaden valor cuando el análisis requiere información contextual adicional que puede no estar disponible en los datos financieros.
