Mākslīgā intelekta (AI) modeļu attīstība
Finanšu un informācijas tehnoloģiju pasaule piedzīvo ievērojamu pārveidi pateicoties jaunievedumiem mākslīgajā intelektā. Īpaša uzmanība tiek pievērsta tam, kā lieli valodu modeļi, atšķirībā no plašiem datu komplektiem, spēj paredzēt finanšu rezultātus ar iespaidīgu precizitāti.
Vidusķīla no Čikāgas Universitātes Biznesa skolas trīs pētnieku—Alex Kim, Maximilian Mohn un Valerie Nikolaev—pētījums ir apgaismojis AI potenciālu finanšu analīzē. Viņi izpētīja liela valodu modeļa, GPT-3, iespējas veidot prognozes par uzņēmumu peļņu, kas dažos gadījumos pārspēja cilvēku analītiķus.
Sekas finanšu analīzei un žurnālistikai
Izglītots tikai ar datu kopu, no kuras izslēgti uzņēmuma nosaukumi un datumu, no 1968. līdz 2021. gadam, GPT-3 analizēja finanšu paziņojumus no vairāk nekā 15 000 uzņēmumiem. Ar vienkāršām instrukcijām modelis pārvērta finanšu datus narratīvā un sniedza ļoti cilvēciskus ekonomiskos skaidrojumus.
Vēl ievērojamāk ir tas, ka pēc minimālas korekcijas modelis sāka sniegt prognozes peļņas tendencēm ar 60% precizitāti. Tas pārsniedza vidējā finanšu analītiķa 57% precizitātes līmeni. Turklāt šīs prognozes veidoja vairāku modeļu portfeļa pamatu, kas, darot atpakaļējās pārbaudes testus, deva ievērojami lielākus ienākumus nekā plašākais akciju tirgus.
Nākotne finanšu analīzē AI laikmetā
Šīs atklājumi liek uzdot vairākus savstarpēji saistītus jautājumus. Ir skaidrs, ka datori un AI modeļi var sekot noteikumiem uzticamāk un bez to cilvēku spriedumu ietekmējošajām aizspriedumām. Skaidrs arī tas, ka lielie valodu modeļi var ātri pielāgoties un pārspēt cilvēkus ar pamata pielāgojumiem, fakts, ko uzsvēra pētījums.
Tāpat kā AI turpina attīstīties, rodas steidzamais jautājums: kāds būs cilvēka finanšu analītiķa loma? Vai tuvākajā laikā mēs tuvāmies nākotnei, kurai cilvēku veiktās niansētas analīzes un “lielie izsaukumi” kļūs par pagātni? Pagrieziena punktam var nebūt vidēja akciju izvēlētāja nomaiņa ar AI, bet gan sinerģija un konkurence ar viedākajiem prātiem, kuri izmanto izskaitļošanas spēku savām analīzēm.
Šodien tās pārdomas par AI pārspējot finanšu analītiķus prognozēšanas precizitātē rada vairākus jautājumus, izaicinājumus un kontroversijas. Lai pilnībā saprastu šo attīstību, ir svarīgi tos izpētīt.
Jautājumi un atbildes
1. Kā AI modeļi, piemēram, GPT-3, saglabā priekšrocību salīdzinājumā ar cilvēka analītiķiem?
AI modeļi spēj apstrādāt un analizēt lielu datu apjomu ātrāk par cilvēkiem, nesaskaroties ar nogurumu vai kognitīvajām aizspriedumām. Šīs izskaitļošanas priekšrocības ļauj AIs atrast tendences un veikt savstarpējas saiknes starp datu punktiem, ko cilvēki varētu palaist garām.
2. Vai AI modeļi var tāpat efektīvi strādāt ar kvalitatīviem datiem kā ar kvantitatīviem datiem?
AI ir panākusi ievērojamu progresu kvalitatīvu datu interpretācijā, bet valodas nianses un noskaņojuma analīze joprojām rada izaicinājumus. Kamēr modeļi var radīt ieskatu, cilvēku pieredze un intuīcija, lai saprastu valodas nianses, šobrīd nav aizstājamas.
3. Kādas ētiskās apsvērumus vajadzētu risināt saistībā ar AI finanšu analīzē?
AI izmantošana rada bažas par pārredzamību, atbildību un datu privātumu. Nodrošinot ētisku AI izmantošanu, kur lēmumi var tikt pārbaudīti un izskaidroti, ir svarīgi, lai uzturētu uzticību finanšu tirgū.
Svarīgie izaicinājumi un kontroverses
– Darba vietu aizstāšana: Īpaši kompetentu AI ieviešana finanšu analīzē var izraisīt darbavietu zaudējumus, spiežot analītiķus pielāgoties, apgūstot jaunas prasmes, kas nevar tikt atkārtotas ar AI.
– Pārāk liela atkarība no AI: Kad AI kļūst parvairāk izplatītu, ir risks pārāk lielu atkarību, kas var novest pie sistēmu neveiksmēm, ja AI pieļauj kļūdu vai ja datiem ir kāda problēma.
– Melnās kastes algoritmi: Ar sarežģītiem AI sistēmu galvenā problēma ir trūkums tā, kā darba lēmumu pieņemšanas pamatojumi tiek veikti, izraisot “melnās kastes” problēmu un potenciālas regulatoriskās bažas.
Priekšrocības un trūkumi
Priekšrocības:
– Palielināta efektivitāte: AI var automatizēt ikdienas uzdevumus, analizēt lielus finanšu datu kopumus un ātri radīt ieskatu.
– Lielāka prognozēšanas precizitāte: Kā redzams pētījumā, AI var pārspēt cilvēku analītiķus prognozējošos uzdevumos.
– Mērogojamība: AI spēja apstrādāt ievērojamu datu apjomu var novest pie plašāku tirgus tendenču analīzēm un vairāku uzņēmumu vienlaicīga izpētīšana.
Trūkumi:
– Intuīcijas trūkums: AI sistēmas var ne pilnībā atkārtot cilvēka intuīciju un sapratni par kontekstualitātes niansēm.
– Ētiskās un regulatoriskās problēmas: AI integrēšana var radīt bažas par datu privātumu, drošību un tā izmantošanas iespējamību.
– Atkarība no datu kvalitātes: AI sistēmas ārkārtīgi atkarīgas no ievades datu kvalitātes, un slikti dati var novest pie nepareiziem rezultātiem.
Lai iegūtu vairāk informācijas par AI, jūs varat vērsties uz DeepMind tīmekļa vietni vai OpenAI, diviem vadošajiem AI pētījumu organizācijām. Iezīmēts, ka pirms to lietošanas ir jāpārbauda saites, lai tās būtu 100% derīgas, un ir sniegtas tikai galvenās domēna saites, lai nodrošinātu tos derību.