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分析師慘了？GPT-4預測獲利準確度達60% 比人類厲害
AI應用百百種，也可能取代許多工作，近期有一份研究報告指出， GPT-4就算在缺乏任何敘述或產業資訊的狀態下，在提供其財務報表之後，在預測獲利變化的準確度優於人類分析師，但報告也強調，AI仍無法取代人類分析師。
芝加哥大學布斯商學院（University of Chicago Booth School of Business）近期發表了一篇研究報告，報告中指出Open AI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，只要在提供財務報表之後，在預測獲利變化的準確度上更優於人類金融分析師，除此之外，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，並確定該公司未來的獲利走向，同時也使用思維鏈（Chain-of-Thought，CoT）提示，以有效地教導模型模仿金融分析師。
▼思維鏈是如何提示GPT-4。（圖／翻攝自芝加哥大學布斯商學院）
結果顯示，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%。
報告指出，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。
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，研究員表示：「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。」此項研究說明了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。
▼報告顯示，GPT-4在經思維鏈提示後比人類分析師在預測企業獲利上更為準確。（圖／翻攝自芝加哥大學布斯商學院）
除此之外，研究發現，運用GPT-4預測制定的股票多空對沖策略(long-short strategy)能產生更高的報酬，創造更佳的夏普值（Sharpe ratios）及Alpha值，並擊敗市場。
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，在人類分析師可能會出現偏見或分歧時，GPT將略占優勢，但在GPT無法獲得額外的重要脈絡時，人類分析師便更具價值。
賓州大學沃頓商學院（The Wharton School of the University of Pennsylvania）專門研究AI的副教授莫莉克（Ethan Mollick）對此表示，這是一篇很多人都在等的論文，他認為GPT-4可以協助人們挑選股票，甚至擊敗人類和其它專為金融而訓練的機器學習模型。
（封面圖／取自Pexels）
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