AI не може да напише добри анализаторски изследвания все още, казва анализаторът

Може би един ден изследователските отдели от страна на продажбата ще наподобяват като интериора на откриването в Стенли Кубрик 2001: Космическа авантюра: без бюра, бели и минималистични. В него ще се настанят, сходни на HAL сървър, на команда, доклади за тригодишните финансови вероятности за XYZ.com.

FTAV и други са хеширани над опцията AI да размени работливите градски анализатори (също това на кодери). Най -вече тонът е негативен за техните вероятности, няма значение за финансовите публицисти.

Но какво ще кажете, когато извършите моделите AI да проучват компания или бранш, да съставите предсказуем финансов модел и да напишете изследователска записка? Bernstein Société Générale тества това. Моделите AI започнаха добре, само че по-късно всичко стана малко комплицирано.

Екипът на Бернщайн, управителен от Venugopal Garre, началник на India Research, първо трябваше да избере кои модели да се употребяват:

Ние преминахме през по-малко известни на AI принадлежности. Близнаците на Гугъл, Grok и Chatgpt бяха нормалните претенденти и ние добавихме неразбиране, Copilot, Claude, Meta AI, Deepseek и няколко други (включително отвесни анализатори, пригодени за финанси). Може ли AI освен да извлече данни от обществено налични данни, в това число облаги, които се обаждат на преписи, само че и да синтезират всичко и да вземат преценки? Екипът искаше да види дали Chatgpt, Gemini или някой от останалите могат да изградят финансов модел, който да помогне за прогнозиране на резултатите и по-късно да напише отчет за посвещение на компания.

След това Garre сътвори редица проби, съществени и напреднали, като се стартира с някои задания за търсене и връщане, без да изхранва AIS никаква информация. Въпреки че имаше някои хълцания с Mradetegorisations, които сътвориха несъответствия в отговорите на AI, като цяло той откри, че моделите AI могат да правят положителни графики на финансови данни.

Например, Grok сътвори атрактивна интерактивна графика с двойни оси на индийска компания, Dixon Technologies.

Това, което огромните езикови модели могат да се оправят добре, е да намерите потребни неща в значителни количества текст и даже божествено смяна в тона по всяка тематика във времето. След като качи три години преписи за тримесечни облаги за съответни компании, инструментът на AI беше претрупан със задачата да изброи всевъзможни проблеми с вложителите и в настрана упражнение, оценявайки какъв брой добре управлението се е справило с тези проблеми. Най -вече те се оправиха с това добре. Когато бяха помолени да оценят качеството на ръководството, защото решително те отговаряха на въпроси, Близнаци „ се откроиха “.

След това всичко стана малко кисело. Правенето на красиви фотоси и оценката на тона на позвъняванията за облага съставлява единствено дребна част от работата на анализатора. Използването на доста данни, плюс нечия опит, за основаване на дълготрайни прогнози за промишлеността оказва помощ на анализатора да създава жизненоважни финансови модели за прогнозиране на задачите.

Тези типове подкани се оказаха прекалено много:

инициирайте на акции XYZ като анализатор на продажбите, акцентирайки вашето мнение (купете, задръжте, продавайте) и аргументи за същото. Дайте прогнози за EPS, целевата си цена и изчислението зад същото. (Предоставените преписи и финансови средства, информация за предоставения бранш на предоставената компания)

Предвид финансовите и разграничени за компания в бранша ABC, измислете главен модел, изброяващ драйверите, които могат да бъдат изменени на прогнозните облаги за идващите две години. (Финансови финанси за последните 10 години, предоставени)

Въпреки храненето в съответните данни плюс многократни, изискани подкани, моделите върнаха погрешна информация и електронни таблици, обсипани с неточности. „ При моделирането [AI] безусловно се провали “, сподели ми Гарре. „ Има прекалено много счетоводни нюанси и разлики от страна на страна. “ Хората схващат всичко това, само че компютрите изискват доста учене, с цел да схванат тези тънкости.

Повечето от AI инструментите въобще не могат да основат модел. С доста коаксиране, Близнаци предложиха някакъв код на Python, с цел да създадат финансов модел, само че към момента не се получи заради неточности. За тези, които управляваха подвига, Гаре сподели, че им липсва доста, в случай че има някаква планирана мощ.

В последна сметка, без значение какъв брой данни и подтикването на Garre дават, нито един от 10 плюс модели не може вярно да проучва вероятностите за фирмите. Отчетите за посвещаването на компанията нямат задоволителна дълбочина.

Нито, нито АИС може вярно да оцени резултата от управническите дейности, като основаване на взаимно дружество с китайска компания с всичките му геополитически съображения.

Общият междинен резултат за групата беше неприятен. AI Optimists ще основат мантрата си, че тези модели ще се подобрят единствено. Реалистите ще кажат, че AI, като Excel, може единствено да увеличи продуктивността и това е задоволително, с цел да се промени.

Анализаторите от страна на продажбата-които, с цел да бъдем обективни, Гарре желае да остане в стаята-ще се успокои.

Източник: ft.com