Un team di ricercatori dell’Università di Chicago ha recentemente condotto uno studio che potrebbe avere profonde implicazioni per il futuro dell’analisi finanziaria e dei processi decisionali ad essa correlati. I risultati, pubblicati nel working paper “Financial Statement Analysis with Large Language Models“, dimostrano come i modelli linguistici di grandi dimensioni con ampie finestre di contesto siano in grado di eseguire analisi di bilancio con un’accuratezza che eguaglia e addirittura supera quella degli analisti professionisti.
GPT-4 supera gli analisti umani nell’analisi dei bilanci aziendali
I ricercatori hanno messo alla prova le capacità di GPT-4 di OpenAI nell’analisi dei bilanci aziendali per prevedere la crescita futura degli utili. Sorprendentemente, anche quando a GPT-4 sono stati forniti solo bilanci e conti economici standardizzati e anonimizzati, privi di qualsiasi contesto testuale, il modello è stato in grado di superare le prestazioni degli analisti in carne e ossa.
Gli autori dello studio affermano che la capacità dell‘intelligenza artificiale di prevedere con precisione gli utili futuri delle aziende analizzando i loro bilanci non deriva semplicemente dai dati su cui il modello è stato addestrato.
In altre parole, il successo dell’LLM nell’analisi finanziaria non si basa solo sulla sua “memoria” di bilanci e dati numerici acquisita durante l’addestramento. Piuttosto, secondo gli autori, la chiave è la capacità del modello di sviluppare quelle che definiscono “intuizioni narrative” sull’andamento futuro di un’azienda. L’LLM perciò, è in grado di analizzare i dati di bilancio e trarne insight predittivi che vanno oltre la semplice memorizzazione di pattern.
I prompt a catena di pensiero emulano il ragionamento degli analisti umani
Un aspetto innovativo della ricerca è stato l’utilizzo di prompt “a catena di pensiero” che hanno guidato GPT-4 nell’emulare il processo analitico di un analista finanziario. Questi suggerimenti hanno permesso al modello di identificare le tendenze, calcolare i rapporti e sintetizzare le informazioni per formulare una previsione. Grazie a questa versione potenziata di GPT-4, il modello ha raggiunto un’accuratezza del 60% nel prevedere la direzione degli utili futuri, superando nettamente il range del 53-57% delle previsioni degli analisti umani.
I ricercatori concludono che i modelli AI possono svolgere un ruolo centrale nel processo decisionale in ambito finanziario e aziendale. Il motivo, secondo lo studio, è che questi LLM hanno due vantaggi fondamentali. In primis, una vastissima base di conoscenze, frutto dell’addestramento su ingenti quantità di dati. Inoltre, la capacità di riconoscere schemi e concetti chiave del mondo aziendale, identificando relazioni e collegamenti anche in presenza di informazioni
L’applicazione dell’AI in ambito finanziario
Nonostante alcuni esperti mettano in discussione il benchmark utilizzato nello studio, sostenendo che il modello “ANN” non rappresenti lo stato dell’arte della finanza quantitativa, la capacità di un modello AI generico di eguagliare le prestazioni dei modelli ML specializzati e di superare gli esperti umani indica il potenziale dirompente degli LLM nel settore finanziario.
Con il rapido progresso dell’intelligenza artificiale, il ruolo dell’analista finanziario potrebbe essere il prossimo a subire una trasformazione. Sebbene sia improbabile che l’esperienza e il giudizio umano possano essere completamente sostituiti nel breve termine, strumenti potenti come GPT-4 potrebbero aumentare e semplificare notevolmente il lavoro degli analisti.