Yapay zeka, yakın gelecekte finansal hizmetler sektöründe sürekli bir varlığa sahip olabilir. Chicago Üniversitesi Booth İşletme Okulu'ndan yakında yayınlanacak olan araştırmaya göre, Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), içeriği anlama ve oluşturma konusunda eğitilen bir AI türü, gelecekteki kazançları tahmin etme konusunda bazı finansal analistlerden daha başarılı olabilmektedir. Araştırmacılar, ön sonuçlarını düzeltilmemiş bir taslakta paylaşmışlardır. Karmaşık düşünce işlemlerini daha küçük adımlara bölen düşünce zinciri yönlendirme kullanarak, özellikle üretebilen önceden eğitilmiş dönüştürücüler (GPT'ler), %60. 4'lük bir doğruluk oranı sergilemiştir. Bu, çalışmaya göre analistlerin ortalama tahmininden %7 daha yüksektir. Bu olağanüstü kılan şey, dil modellerinin yalnızca bilanço tablosu ve gelir tablosu ile, herhangi bir eşlik eden öykü veya bağlam olmadan sağlanmasıdır. Araştırma, basit talimatlarla, modellerin finansal tabloları analiz edebileceğini ve analistlerin ilk ayındaki konsensus tahminlerine benzer şekilde gelecekteki kazançlar hakkında tahminlerde bulunabileceğini ortaya koymuştur. Araştırmacılar, bu sonuçların, özellikle belirli anlatı bağlamları olmaksızın, GPT'nin insan analistlerinden daha iyi bir şekilde finansal tablo analizi yapabileceği potansiyelini gösterdiğini yazmışlardır. Analistlerin gerçekleştirdiği tipik adımları takip eden, insan benzeri adı adıma analizin önemine vurgu yapmışlardır. Rapor ayrıca, dil modelinin tahminlerinin, insan önyargıları veya etkinlik gibi insan faktörlerine ilişkin durumlarda daha değerli olduğunu ortaya koymuştur. Ancak, insanlar gibi, GPT'nin tahminleri de mükemmel değildir. Küçük ölçekli firmalar, daha yüksek kaldıraç oranlarına sahip firmalar, zarar kaydeden firmalar veya dalgalı kazanca sahip firmalar için doğruluk daha düşüktür.

Bu tür durumlarda bağlam daha önemli olma eğilimindedir ve tahminler daha az doğru olabilir. GPT ve analistlerin, küçük veya zarar eden firmalar için tahminlerde zorlanmasına rağmen, analistler genel olarak karmaşık finansal durumlarla başa çıkmak için daha iyi donanımlıdır. Analistler, finansal tabloların ötesine geçen yumuşak bilgi ve harici bağlamı dahil ederek uzmanlık katmaktadır. Rapor, GPT gibi LLM'lerin finansal bilgi işleme sürecini demokratikleştirmek konusundaki potansiyelinin dikkate değer olduğunu ve yatırımcıları ve düzenleyicileri ilgilendirmesi gerektiğini belirtmiştir. Dil modelleri, sadece yatırımcılar için bir araç olmaktan daha fazlası haline gelebilir; aktif olarak karar verme sürecine katılabilirler. Ancak yazarlar AI performansının gerçek dünya senaryolarında nasıl farklılık gösterebileceğini düşündürmektedir. AI'nın finansal piyasalarda insan karar verme sürecini önemli ölçüde geliştirip geliştiremeyeceği henüz görülmemiştir. Yazarlar, GPT ve insan analistlerinin birbirini tamamlayıcı olduğunu, birbirinin yerine geçmediğini belirtmiştir.