芝加哥大学（University of Chicago）的研究员在一篇名为「利用大型语言模型分析财务报表」的论文中，展示 GPT-4 分析财报的能力，准确度甚至超越专业分析师，或许能对财务分析领域带来不小的影响。

这项研究测试了 GPT-4 通过分析公司财报，来预测未来营收成长的表现。即便研究员只提供 GPT-4 标准化且匿名的资产负债表和损益表，未提供任何额外背景或行业相关信息，GPT-4 表现仍胜过人类分析师。

在缺乏完整信息下 GPT-4 也展现出好的分析能力，这代表模型表现并非来自于回忆起特定训练数据，而是能够基于广大的数据库，以及辨识出数字数据规律，和理解商业概念来进行推理。

另外，在研究中的一项关键要素是，研究员采用了「Chain-of-Thought」技巧下指令，引导 GPT-4 模仿分析师的工作流程，包括找出趋势、计算关键财务数字，并综合所有信息以获得对未来营收成长的预测。

利用「Chain-of-Thought」能让 GPT-4 预测公司未来营收的准确度达到 60%，而人类分析师准确度则落在 53-57%。研究员还发现  LLM 的预测准确度，与为特定目标专门训练的机器学习模型相当。

此研究的令人惊讶的地方在于，数字推理一直是语言模型的一大难题，研究员也表示计算、给出与人类相近的解释，并做出复杂判断是模型面临的最大挑战之一，「LLM 对数字的理解通常来自叙述性背景，缺乏对数字的深度推理或人类思维的灵活度」。

不过值得注意的是，该研究使用的 ANN 模型作为评测基准，有专家警告这项基准可能还未达到量化金融技术的最高水平。

但一个通用语言模型能与专用模型相比较，甚至超越人类专家，仍说明了 LLM 在金融领域的巨大潜力，GPT-4 或许能协助大幅增强和简化分析师的工作，有望为财报分析打开由 AI 驱动的新时代。

为了展现 GPT-4 的分析能力，研究员也创建了一个 GPT，供用户体验，链接如下：https://chatgpt.com/g/g-9P3sIn487-financial-statement-analyzer?oai-dm=1。

：Jocelyn
：Chris

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