GPT-4 分析财报比专业分析师还厉害？没错，GPT-4 在财报分析中的准确性可以媲美甚至超越专业分析师近日美国芝加哥大学的研究人员，发表了一篇名为《大型语言模型的财务报表分析》论文，其中测试了由 OpenAI 开发的最先进的大语言模型 GPT-4，在分析企业财报以预测未来收益增长的任务中的表现。结果发现，即使仅提供标准化、匿名化的资产负债表和损益表，同时没有任何上下文的背景文本，GPT-4 也能够超越人类分析师。在预测公司收益方面达到了 0.604 的准确率得分和 0.609 的 F1 得分。<figure class="image"><img src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2024/5e53130cb72de2549dccd2a231c0248d?x-oss-process=style/lg" alt="" width="609" height="316" original-src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2024/5e53130cb72de2549dccd2a231c0248d"/></figure>研究人员指出：“我们发现 GPT-4 的预测准确性，与经过严格训练的最先进机器学习模型的表现相当，GPT-4 的预测能力并非仅依赖于其训练时记忆的信息，而是能够生成有关公司未来表现的有用见解。”研究人员采用了一种新颖的方法，通过提供结构化的财务数据和思维导图，来引导 AI 模拟人类分析师的推理过程，然后识别趋势、计算比率，并综合信息形成预测。这种增强版本的 GPT-4 在预测未来收益方向上达到了 60% 的准确率，显著高于人类分析师预测的 53-57% 范围。研究人员总结道：“总的来说，我们的结果表明 LLM 可能在决策中发挥重要作用， LLM 的优势可能来自其庞大的知识库和识别模式及商业概念的能力，即使在信息不完全的情况下也能进行直观的推理。芝加哥大学的这一发现尤为引人注目，因为一直以来数值分析对于 LLM 来说是个巨大挑战。研究人员之一的 Alex Kim 指出，在数值分析方面因为模型需要进行计算，执行类似人类的推理过程，并做出复杂的判断，虽然 LLM 在文本任务上表现出色，但它们对数字的理解通常依赖上下文提示，缺乏深度的数值推理或人类思维的灵活性。这一次大语言模型能够赶得上专业机器学习模型的性能，并超过人类分析师，显示出 LLM 在金融领域的颠覆性潜力。随着人工智能的快速进展，财务分析师可能是下一个被替代的对象。虽然人类的专业知识和判断力不太可能在短时间内被完全取代，但像 GPT-4 这样强大的工具可以大大增强和简化分析师的工作，可能在未来几年内重塑财务报表分析行业。

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GPT-4 分析财报比专业分析师还厉害？芝加哥大学的一项研究表明，即便没有上下文的背景文本提示，只给 GPT-4 提供标准化的财务报表，GPT-4 的表现也比得上经过严格训练的机器学习模型，准确性得分甚至比人类分析师还高。

分析师，很遗憾，GPT-4 解读财报确实更好！