GPT-4 краще людей-аналітиків працює з фінансовими прогнозами компаній
GPT-4 перевершує людей-аналітиків у прогнозуванні корпоративних прибутків, – дослідження Університету Чикаго.
Прогнози людей-аналітиків мають точність близько 53%. Коли довіряють обробку чистих числових показників чат-боту, то показник точності прогнозів становить 52%. Але коли ШІ надається докладна інструкція для обробки даних, точність його прогнозів збільшується до надзвичайних 60%. Особливо добре GPT-4 справляється з прогнозами на рахунок старих гігантських компаній, таких як Apple.
У дослідженні брали участь Алекс Кім, Максиміліан Мун і Валері Ніколаєв – вчені Чиказької школи бізнесу. Вони перевірили здатність GPT-4 аналізувати фінансові дані без використання текстів, що пояснюють ситуацію, які зазвичай супроводжують звіти про доходи, як-от розділ “Аналіз і оцінка керівництвом фінансових результатів компанії”. Вчені хотіли з’ясувати, наскільки ефективно ШІ може працювати з чистими цифрами.
Вчені дослідили більше ніж 150 тисяч звітів про діяльність компаній, які охоплюють близько 15 000 фірм у період з 1968 по 2021 рік. Їм вдалося оцінити, як добре аналітики справляються з прогнозами. Виявилося, що точність прогнозів на один місяць становить 53%.
Коли GPT-4 запропонували простий запит без покрокових інструкцій, його точність прогнозування становила 52%. Однак, коли дослідники використали інший підхід і дали GPT-4 докладні інструкції щодо роботи з даними, точність його прогнозів зросла до 60%. Це показує, що за наявності додаткових вказівок ШІ може працювати краще, ніж аналітики-люди.
Важливим є той факт, що фінансовий аналіз і прогнозування є складними завданнями, що потребують величезного досвіду, інтуїції та здорового глузду. З цієї причини ні один експерт не досягає показника 100% точності.
Також виявилося, що GPT-4 найкраще справляється з аналізом величезних компаній з тривалим строком функціонування, накшталт Apple. Це обумовлено тим, що вони менш схильні до незвичних ризиків. Водночас для невеликих фірм, таких як біотехнологічні стартапи, передбачення прибутку може бути складнішим через високу різноманітність чинників, які впливають на їхній успіх.
