مستقبل التحليل المالي: كيف تُحدث تقنية GPT-4 ثورة في الصناعة استنادًا إلى رؤى الأبحاث الحديثة

كشف الباحثون في جامعة شيكاغو أن نماذج اللغة الكبيرة، مثل GPT-4 من OpenAI، تستطيع تحليل البيانات المالية بدقة تنافس أو حتى تفوق دقة المحللين الماليين المحترفين. توضح نتائجهم، المفصلة في ورقة العمل "تحليل البيانات المالية باستخدام نماذج اللغة الكبيرة"، آثارًا هامة لمستقبل تحليل البيانات المالية واتخاذ القرارات.

في دراستهم، قام الباحثون بتقييم قدرة GPT-4 على التنبؤ بنمو أرباح الشركات من خلال تحليل الميزانيات العمومية وقوائم الدخل المعيارية والمجهولة الهوية، دون أي سياق نصي. وقد أظهر GPT-4 أداءً يفوق أداء المحللين البشريين في هذا المجال.

وأشار المؤلفون إلى أنه "تم العثور على دقة التنبؤ لنموذج اللغة الكبيرة مشابِهة لدقة نموذج التعلم الآلي المتقدم والمتخصص." وأكدوا أن نجاح النموذج لا يعود فقط إلى بياناته التدريبية، بل إلى قدرته على إنتاج سرد insightful حول الأداء المستقبلي للشركة.

حققت GPT-4 دقة ملحوظة بنسبة 60.4%، بالإضافة إلى درجة F1 تبلغ 60.9%، من خلال استخدام نهج مبتكر يجمع بين البيانات المالية المهيكلة مع إدخالات "سلسلة التفكير". تساعد هذه الإدخالات الذكاء الاصطناعي على محاكاة عملية التفكير للمحللين البشريين، مما يمكّنه من تحديد الاتجاهات، وحساب النسب، وتجميع المعلومات للتنبؤات. وقد أدت هذه الطريقة إلى تحسين كبير مقارنة بالمحللين البشريين، الذين تتراوح دقة توقعاتهم عادةً بين 53% و57%.

يعتقد الباحثون أن نماذج اللغة الكبيرة يمكن أن تلعب دورًا حاسمًا في اتخاذ القرارات المالية نظرًا لمعرفتها الواسعة وقدرتها على التعرف على الأنماط، مما يمكنها من أداء التفكير الاستدلالي حتى مع البيانات غير المكتملة.

رغم هذه النتائج المبشرة، يؤكد الخبراء أن نماذج اللغة الكبيرة تواجه تحديات في المجال العددي، حيث تكافح غالبًا مع الحسابات المعقدة والتفسيرات الشبيهة بالبشر للبيانات. أشار المؤلف المشارك أليكس كيم إلى أن "على الرغم من تفوق نماذج اللغة الكبيرة في المهام النصية، فإن فهمها للأرقام يعتمد بشدة على السياق، مما يفتقر إلى التفكير العددي العميق الذي يتمتع به البشر."

كما يعرب النقاد عن قلقهم بشأن استخدام نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية كمعيار في هذه الدراسة، معتبرين أنه لا يمثل الأكثر تقدمًا في الأساليب المالية الكمية.

ومع ذلك، فإن قدرة نموذج اللغة العامة على المنافسة مع نماذج التعلم الآلي المتخصصة—وتفوقه على الخبراء البشريين—تسلط الضوء على الإمكانيات التحويلية لنماذج اللغة الكبيرة في مجال المال. قام الباحثون بتطوير تطبيق ويب تفاعلي يتيح للمستخدمين استكشاف قدرات تحليل GPT-4، رغم أنهم ينصحون بالتحقق المستقل من دقة توقعاته.

مع تطور الذكاء الاصطناعي، فإن دور المحللين الماليين في طريقه للتحول بشكل كبير. بينما ستظل الحكمة البشرية ضرورية، فإن أدوات مثل GPT-4 تعد بتعزيز كفاءة تحليل البيانات المالية، مما قد يعيد تشكيل الصناعة في السنوات القادمة.