Los análisis financieros hechos por GPT-4, Modelo de Lenguaje Grande (LLM) desarrollado por OpenAI, estarían revolucionando la economía y superando la precisión de los expertos humanos. Una investigación avala las predicciones del LLM como camino seguro para inversión y aumentar ganancias. Esto dice el estudio.
Investigadores de la Universidad de Chicago han demostrado que los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden realizar análisis de estados financieros con una precisión que rivaliza e incluso supera a la de los analistas profesionales.
La publicación titulada “Análisis de estados financieros con modelos de lenguaje grandes”, avala que podrían tener importantes implicaciones para el futuro del análisis financiero y la toma de decisiones.
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Los investigadores probaron el rendimiento de GPT-4, un LLM de última generación desarrollado por OpenAI, en la tarea de analizar estados financieros corporativos para predecir el crecimiento futuro de las ganancias.
Incluso cuando se le proporcionó únicamente balances estandarizados, anonimizados y estados de resultados desprovistos de cualquier contexto textual, GPT-4 pudo superar a los analistas humanos.
En cuanto a la inteligencia geoespacial «la precisión de la predicción del LLM está a la par con el rendimiento de un modelo de ML de última generación estrechamente entrenado. La predicción del LLM no surge de su memoria de entrenamiento. En cambio, descubrimos que el LLM genera información narrativa útil sobre el desempeño futuro de una empresa”.
Una innovación clave fue el uso de indicaciones de «cadena de pensamiento» que guiaron a GPT-4 a emular el proceso analítico de un analista financiero, identificando tendencias, calculando índices y sintetizando la información para formar una predicción.
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Esta versión mejorada de GPT-4 logró una precisión del 60 % en la predicción de la dirección de las ganancias futuras, notablemente superior al rango del 53-57 % de las previsiones de los analistas humanos.
«En conjunto, nuestros resultados sugieren que los LLM pueden desempeñar un papel central en la toma de decisiones», concluyen los investigadores. Señalan que la ventaja del LLM probablemente se deriva de su amplia base de conocimientos y su capacidad para reconocer patrones y conceptos comerciales, lo que le permite realizar un razonamiento intuitivo incluso con información incompleta.
Los hallazgos son aún más notables dado que el análisis numérico ha sido tradicionalmente un desafío para los modelos lingüísticos. «Uno de los dominios más desafiantes para un modelo de lenguaje es el dominio numérico, donde el modelo necesita realizar cálculos, realizar interpretaciones similares a las humanas y emitir juicios complejos. Si bien los LLM son eficaces en tareas textuales, su comprensión de los números generalmente proviene del contexto narrativo y carecen de un razonamiento numérico profundo o de la flexibilidad de una mente humana», explica Alex Kim, uno de los coautores del estudio.
Algunos expertos advierten que el modelo “ANN” utilizado como punto de referencia en el estudio puede no representar lo último en finanzas cuantitativas. «Ese punto de referencia de ANN no es ni de lejos lo último en tecnología», comentó un practicante en el foro Hacker News. «La gente no dejó de trabajar en esto en 1989; se dieron cuenta de que podían ganar mucho dinero haciéndolo y de forma privada».
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Sin embargo, la capacidad de un modelo de lenguaje de propósito general para igualar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático especializados y superar a los expertos humanos apunta al potencial disruptivo de los LLM en el ámbito financiero. Los autores también crearon una aplicación web interactiva para mostrar las capacidades de GPT-4 a lectores curiosos, aunque advierten que su precisión debe verificarse de forma independiente.
A medida que la IA continúa su rápido avance, el papel del analista financiero puede ser el próximo en transformarse. Si bien es poco probable que la experiencia y el juicio humanos sean reemplazados por completo en el corto plazo, herramientas poderosas como GPT-4 podrían aumentar y agilizar en gran medida el trabajo de los analistas, remodelando potencialmente el campo del análisis de estados financieros en los próximos años.
Imagen: Archivo ENTER.CO
