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ChatGPT-4 schlägt Experten: KI zeigt beeindruckende Genauigkeit bei Finanzanalysen

Kann KI bessere Finanzanalysen liefern als menschliche Expert:innen? Dieser Frage gingen US-Forscher:innen nach – und kamen zu einem interessanten Ergebnis.

Von Christian Bernhard
2 Min.
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ChatGPT hat laut einer Studie großes Potenzial in Sachen Finanzanalyse. (Foto: Tada Images/Shutterstock)

Forscher:innen der University of Chicago haben eine interessante Untersuchung zum Thema KI und Finanzanalyse durchgeführt. Sie kamen dabei zu dem Ergebnis, dass große KI-Sprachmodelle (LLM) Finanzanalysen mit einer Genauigkeit durchführen können, die mit jener von professionellen Analyst:innen mithalten und diese sogar übertreffen kann.

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KI habe das Potenzial, „die Branche zu revolutionieren“

Die Ergebnisse, die in einem Arbeitspapier mit dem Titel „Financial Statement Analysis with Large Language Models“ veröffentlicht wurden, könnten erhebliche Auswirkungen auf die Zukunft der Finanzanalyse haben, schreibt Venturebeat. Laut der Technologie-Website hat die KI das Potenzial, „die Branche zu revolutionieren“.

Die Forscher:innen haben die Leistung von ChatGPT-4 bei der Aufgabe getestet, Unternehmensabschlüsse zu analysieren, um zukünftiges Gewinnwachstum vorherzusagen. Dabei war die OpenAI-KI in der Lage, menschliche Analyst:innen zu übertreffen – selbst wenn sie nur mit standardisierten, anonymisierten Bilanzen und Gewinn- und Verlustrechnungen ohne jeglichen Textkontext ausgestattet war.

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Studie: KI ist in diesem Bereich zu „intuitivem Denken“ fähig

Das Sprachmodell generiere „nützliche narrative Erkenntnisse über die zukünftige Leistung eines Unternehmens“, schreiben die Autor:innen der Studie. ChatGPT-4 erreichte demnach eine Genauigkeit von 60 Prozent bei der Vorhersage zukünftiger Gewinne oder Verluste und lag damit deutlich über dem Bereich von 53 bis 57 Prozent menschlicher Prognosen durch Analyst:innen.

Die Ergebnisse deuteten darauf hin, „dass LLM eine zentrale Rolle bei der Entscheidungsfindung spielen könnten“, so die Forscher:innen. Sie schließen aus ihren Untersuchungen, dass die großen Sprachmodelle auch bei unvollständiger Informationslage zu „intuitivem Denken“ fähig sind.

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Numerische Analyse ist eine Herausforderung für große Sprachmodelle

Die Ergebnisse sind umso bemerkenswerter, da die numerische Analyse traditionell eine Herausforderung für große Sprachmodelle darstellt. „Einer der anspruchsvollsten Bereiche für ein Sprachmodell ist der numerische Bereich, in dem das Modell Berechnungen sowie menschenähnliche Interpretationen durchführen und komplexe Urteile fällen muss“, sagt Alex Kim, einer der Co-Autoren der Studie.

Auch wenn es unwahrscheinlich sei, dass menschliches Fachwissen und Urteilsvermögen in absehbarer Zeit vollständig ersetzt werden, könnten leistungsstarke Tools wie ChatGPT-4 laut Venturebeat die Arbeit von Analyst:innen erheblich erweitern und „möglicherweise den Bereich der Finanzberichtsanalyse in den kommenden Jahren neu gestalten“.

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Kommentare (3)

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Hsns

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