From Transcripts to Insights: Uncovering Corporate Risks Using Generative AI

要約

投資家が企業リスクの側面を明らかにするのを支援する際に、ChatGptなどの生成AIツールの価値を調査します。
政治的、気候、およびAI関連のリスクへのリスク暴露の企業レベルの測定を開発および検証します。
GPT 3.5モデルを使用して、収益コールトランスクリプトによって提供されるコンテキストからリスクの概要と評価を生成すると、GPTベースの測定値が重要な情報コンテンツを所有し、投資やイノベーションなどの企業レベルのボラティリティと企業の選択を予測する既存のリスク測定を上回ることを示します。
重要なことに、リスク評価の情報は、リスクの要約では、一般的なAI知識の価値を確立することを支配しています。
また、生成AIは、最近の四半期に急上昇しているAIリスクなどの新たなリスクを検出するのに効果的であることがわかります。
私たちの対策は、GPTのトレーニングウィンドウの内外でうまく機能し、株式市場で価格設定されています。
まとめると、リスク測定へのAIベースのアプローチは、企業開示のユーザーに低コストで有用な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

We explore the value of generative AI tools, such as ChatGPT, in helping investors uncover dimensions of corporate risk. We develop and validate firm-level measures of risk exposure to political, climate, and AI-related risks. Using the GPT 3.5 model to generate risk summaries and assessments from the context provided by earnings call transcripts, we show that GPT-based measures possess significant information content and outperform the existing risk measures in predicting (abnormal) firm-level volatility and firms’ choices such as investment and innovation. Importantly, information in risk assessments dominates that in risk summaries, establishing the value of general AI knowledge. We also find that generative AI is effective at detecting emerging risks, such as AI risk, which has soared in recent quarters. Our measures perform well both within and outside the GPT’s training window and are priced in equity markets. Taken together, an AI-based approach to risk measurement provides useful insights to users of corporate disclosures at a low cost.

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