Bloated Disclosures: Can ChatGPT Help Investors Process Information?

要約

CHATGPTなどの生成AIツールは、投資家が情報を処理する方法を根本的に変更できます。
株式市場を実験室として使用して、複雑な企業の開示を要約する際に、これらのツールの経済的有用性を調査します。
制約のない要約は、オリジナルと比較して非常に短くなりますが、情報コンテンツは増幅されます。
ドキュメントに肯定的な（否定的な）感情がある場合、その要約はより肯定的になります（否定的）。
重要なことに、概要は、開示された情報に対する株式市場の反応を説明するのに効果的です。
これらの調査結果に動機付けられて、私たちは情報「Bloat」の尺度を提案します。
肥大化した開示は、価格効率の低下や情報の非対称性の高いなど、資本市場の悪影響に関連していることを示しています。
最後に、モデルが企業の（非）財務パフォーマンスを識別するターゲットサマリを構築するのに効果的であることを示します。
集合的に、我々の結果は、生成AIが情報処理の制約を備えた投資家にかなりの価値を追加することを示しています。

要約(オリジナル)

Generative AI tools such as ChatGPT can fundamentally change the way investors process information. We probe the economic usefulness of these tools in summarizing complex corporate disclosures using the stock market as a laboratory. The unconstrained summaries are remarkably shorter compared to the originals, whereas their information content is amplified. When a document has a positive (negative) sentiment, its summary becomes more positive (negative). Importantly, the summaries are more effective at explaining stock market reactions to the disclosed information. Motivated by these findings, we propose a measure of information “bloat.’ We show that bloated disclosure is associated with adverse capital market consequences, such as lower price efficiency and higher information asymmetry. Finally, we show that the model is effective at constructing targeted summaries that identify firms’ (non-)financial performance. Collectively, our results indicate that generative AI adds considerable value for investors with information processing constraints.

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