É provável que a inteligência artificial desempenhe um papel contínuo no sector dos serviços financeiros num futuro próximo.
Um próximo estudo da Booth School of Business da Universidade de Chicago mostra que grandes modelos de linguagem (LLMs), um tipo de IA treinado para compreender e gerar conteúdo, “prevêem a direção das receitas futuras. Foi sugerido que você pode superar alguns”. analistas financeiros. Os pesquisadores compartilharam seus resultados no início de um rascunho não revisado.
Esses modelos usam instruções de cadeia de pensamento que permitem que os modelos de linguagem executem tarefas complexas de raciocínio, dividindo-as em etapas menores. Entre eles, transformadores generativos pré-treinados (GPT) é um exemplo e sua precisão parece ser de 60,4%. Isso é 7 pontos percentuais acima da previsão média dos analistas, de acordo com o estudo.
Isto é notável porque os investigadores não forneceram ao modelo de linguagem qualquer narrativa ou contexto para além do balanço e da demonstração de resultados.
Com instruções simples e imediatas, o estudo concluiu que a capacidade do modelo para analisar demonstrações financeiras e prever a direção dos rendimentos futuros estava em pé de igualdade com a previsão de consenso do primeiro mês feita pelos analistas.
“Tomados em conjunto, nossos resultados sugerem que o GPT pode superar os analistas humanos na realização de análises de demonstrações financeiras sem contexto narrativo específico”, escreveram os pesquisadores.
Eles acrescentaram que os resultados destacam a importância da “análise passo a passo semelhante à humana”, que ajuda os modelos a seguir as etapas que os analistas normalmente executam.
O relatório descobriu que as previsões do modelo de linguagem agregam mais valor quando estão presentes ineficiências, como preconceitos humanos ou divergências.
Tal como os humanos, as previsões do GPT não eram perfeitas. É mais provável que as previsões sejam imprecisas se uma empresa for pequena, tiver um elevado rácio de alavancagem, estiver a perder dinheiro ou tiver lucros flutuantes. Isso ocorre porque o contexto tende a ser mais importante ao fazer previsões para empresas menores ou mais voláteis.
Tanto a GPT quanto os analistas acham mais difícil fazer previsões quando uma empresa é pequena ou relatar perdas, mas os analistas tendem a ser bons em lidar com situações financeiras complexas porque levam em consideração as informações e o contexto.
“Nossas descobertas demonstram o potencial do LLM para democratizar o processamento de informações financeiras e devem ser de interesse para investidores e reguladores”, concluíram os autores do relatório, afirmando que modelos de linguagem Ele apontou que não é apenas uma ferramenta para investidores, mas tem o potencial desempenhar um papel mais activo. Na tomada de decisões.
No entanto, o relatório alerta que o desempenho da IA pode parecer diferente na realidade. Os autores escrevem que “resta saber se a IA pode realmente melhorar significativamente a tomada de decisões humanas nos mercados financeiros” e que “a GPT e os analistas humanos são complementos, não substitutos”.
