Revolutionizing Finance with LLMs: An Overview of Applications and Insights

要約

近年、ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) は大幅な進歩を遂げ、さまざまな分野に適用されています。
Transformer アーキテクチャに基づいて構築されたこれらのモデルは、広範なデータセットでトレーニングされ、人間の言語を効果的に理解して生成できるようになります。
金融分野では、LLM の導入が勢いを増しています。
これらのモデルは、財務レポートの作成の自動化、市場動向の予測、投資家心理の分析、パーソナライズされた財務アドバイスの提供に利用されています。
LLM は、自然言語処理機能を活用して、膨大な財務データから重要な洞察を抽出し、金融機関が情報に基づいた投資選択を行えるように支援し、業務効率と顧客満足度の両方を向上させることができます。
この研究では、さまざまな財務タスクへの LLM の新たな統合の包括的な概要を提供します。
さらに、自然言語命令を組み合わせて、複数の財務タスクについて総合的なテストを実施しました。
私たちの調査結果は、GPT-4 がさまざまな財務タスクにわたって迅速な指示に効果的に従うことを示しています。
金融分野におけるLLMのこの調査と評価の目的は、金融実務者とLLM研究者の両方が金融におけるLLMの現在の役割について理解を深め、新しい研究と応用の見通しを特定し、これらのテクノロジーをどのように活用して現実的な課題を解決できるかを強調することです。
金融業界。

要約(オリジナル)

In recent years, Large Language Models (LLMs) like ChatGPT have seen considerable advancements and have been applied in diverse fields. Built on the Transformer architecture, these models are trained on extensive datasets, enabling them to understand and generate human language effectively. In the financial domain, the deployment of LLMs is gaining momentum. These models are being utilized for automating financial report generation, forecasting market trends, analyzing investor sentiment, and offering personalized financial advice. Leveraging their natural language processing capabilities, LLMs can distill key insights from vast financial data, aiding institutions in making informed investment choices and enhancing both operational efficiency and customer satisfaction. In this study, we provide a comprehensive overview of the emerging integration of LLMs into various financial tasks. Additionally, we conducted holistic tests on multiple financial tasks through the combination of natural language instructions. Our findings show that GPT-4 effectively follow prompt instructions across various financial tasks. This survey and evaluation of LLMs in the financial domain aim to deepen the understanding of LLMs’ current role in finance for both financial practitioners and LLM researchers, identify new research and application prospects, and highlight how these technologies can be leveraged to solve practical challenges in the finance industry.

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