研究中的一項關鍵要素是，研究員採用了「Chain-of-Thought」技巧下指令，GPT-4 預測公司未來營收的準確度達到 60%，而人類分析師準確度則落在 53-57%
芝加哥大學（University of Chicago）的研究員在一篇名為「利用大型語言模型分析財務報表」的論文中，展示 GPT-4 分析財報的能力，準確度甚至超越專業分析師，或許能對財務分析領域帶來不小的影響。
這項研究測試了 GPT-4 透過分析公司財報，來預測未來營收成長的表現。即便研究員只提供 GPT-4 標準化且匿名的資產負債表和損益表，未提供任何額外背景或行業相關資訊，GPT-4 表現仍勝過人類分析師。
在缺乏完整資訊下 GPT-4 也展現出好的分析能力，這代表模型表現並非來自於回憶起特定訓練資料，而是能夠基於廣大的資料庫，以及辨識出數字資料規律，和理解商業概念來進行推理。
另外，在研究中的一項關鍵要素是，研究員採用了「Chain-of-Thought」技巧下指令，引導 GPT-4 模仿分析師的工作流程，包括找出趨勢、計算關鍵財務數字，並綜合所有資訊以獲得對未來營收成長的預測。
利用「Chain-of-Thought」能讓 GPT-4 預測公司未來營收的準確度達到 60%，而人類分析師準確度則落在 53-57%。研究員還發現 LLM 的預測準確度，與為特定目標專門訓練的機器學習模型相當。
此研究的令人驚訝的地方在於，數字推理一直是語言模型的一大難題，研究員也表示計算、給出與人類相近的解釋，並做出複雜判斷是模型面臨的最大挑戰之一，「LLM 對數字的理解通常來自敘述性背景，缺乏對數字的深度推理或人類思維的靈活度」。
不過值得注意的是，該研究使用的 ANN 模型作為評測基準，有專家警告這項基準可能還未達到量化金融技術的最高水平。
但一個通用語言模型能與專用模型相比較，甚至超越人類專家，仍說明了 LLM 在金融領域的巨大潛力，GPT-4 或許能協助大幅增強和簡化分析師的工作，有望為財報分析開啟由 AI 驅動的新時代。
為了展現 GPT-4 的分析能力，研究員也建立了一個 GPT，供使用者體驗，連結如下：https://chatgpt.com/g/g-9P3sIn487-financial-statement-analyzer?oai-dm=1。
：Jocelyn
：Chris
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