كشفت دراسة جديدة، أن GPT-4 من OpenAI أثبت أنه محلل مالى أفضل من البشر في تحليل البيانات المالية ووضع التوقعات.
وبحسب موقع «businessinsider»، وجدت الدراسة أنه «حتى بدون أي معلومات سردية أو خاصة بالصناعة، يتفوق برنامج LLM على المحللين الماليين في قدرته على التنبؤ بالتغيرات في الأرباح».
ويمكن أن تؤدي النتائج إلى قلب صناعة الخدمات المالية، التي تتسابق، مثل قطاعات الأعمال الأخرى، لتبني تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية.
ووفقا للدراسة، التي أجرتها كلية بوث للأعمال بجامعة شيكاغو، فإن نموذج اللغة الكبيرة قام بعمل أفضل في تحليل البيانات المالية ووضع التنبؤات بناء على تلك البيانات.
وقالت الدراسة: «حتى بدون أي معلومات سردية أو خاصة بالصناعة، فإن LLM يتفوق على المحللين الماليين في قدرته على التنبؤ بالتغيرات في الأرباح»، حيث يُظهر برنامج LLM ميزة نسبية على المحللين البشريين في المواقف التي يميل فيها المحللون إلى النضال.
واستخدمت الدراسة «سلسلة الأفكار» التي وجهت GPT-4 لتحديد الاتجاهات في البيانات المالية وحساب النسب المالية المختلفة، وقام نموذج اللغة الكبيرة بتحليل المعلومات وتوقع نتائج الأرباح المستقبلية.
وقالت الدراسة: «عندما نستخدم سلسلة التفكير السريع لمحاكاة المنطق البشري، نجد أن تقنية GPT تحقق دقة تصل إلى 60%، وهي نسبة أعلى بشكل ملحوظ من تلك التي حققها المحللون».
وذكرت الدراسة أن نسبة دقة المحلل البشري يبلغ 50% فيما يتعلق بدقة التنبؤ، بحسب الدراسة.
من ناحية أخرى، تشير قدرة نماذج اللغة الكبيرة على التعرف على الأنماط المالية ومفاهيم الأعمال بمعلومات غير كاملة إلى أن التكنولوجيا يجب أن تلعب دورًا رئيسيًا في اتخاذ القرارات المالية في المستقبل، بحسب مؤلفي الدراسة.
ووجدت الدراسة أن تطبيق الفطنة المالية لـ GPT-4 على استراتيجيات التداول أنتج تداولًا أكثر ربحية، مع نسب أسهم أعلى وألفا التي تغلبت في النهاية على سوق الأسهم.
وقالت الدراسة: «لقد وجدنا أن الإستراتيجية الطويلة والقصيرة القائمة على توقعات GPT تتفوق على السوق وتولد نسب ألفا وشارب كبيرة».
