AI 모델이 금융 애널리스트와 같은 업무를 수행할 수 있을까? 번스타인이 조사하다

Investing.com - 인공지능은 현대 세계에서 점점 더 흔한 부분이 되었으며, 이 신생 기술은 다양한 직업과 산업 전반에 걸쳐 배치되기 시작했습니다.

이러한 추세는 AI의 잠재적 응용 프로그램에 대한 열정을 불러일으켰고, AI 경쟁에서 선두주자로 여겨지는 반도체 기업 Nvidia(NASDAQ:NVDA)와 소프트웨어 거인 마이크로소프트(NASDAQ:MSFT)와 같은 대형 기업들의 가치 상승을 촉진했습니다. 이러한 상승세는 최근 더 넓은 경제적 불확실성 시기에도 불구하고 더 넓은 주식 시장을 뒷받침했습니다.

그러나 AI의 효과와 - 잠재적으로 - 전통적으로 인간이 수행하던 작업을 대체할 수 있는 능력에 대한 의문은 여전히 남아 있습니다.

번스타인의 애널리스트들은 한 보고서에서 AI 모델에게 방대한 데이터를 평가하고 전문가 수준의 금융 분석을 제공하도록 도전함으로써 이 질문을 탐구하고자 했습니다.

그들의 테스트는 OpenAI의 ChatGPT나 xAI의 Grok과 같은 수평적(또는 범용) 대규모 언어 모델과 더 구체적인 "수직적" LLM 모두를 포함했습니다. 또한 차트 제작 및 데이터 추출과 같은 기초 기술에 중점을 둔 첫 번째 단계와 모델이 자체 의견을 형성하고 경영진 결정에 대한 신뢰할 수 있는 판단을 내릴 수 있는지 검토하는 두 번째 단계로 나뉘었습니다.

첫 번째 단계에서는 많은 AI 플랫폼이 "직원 복리후생 비용"을 "인사 비용"으로 대체하는 것과 같은 용어 변경에 문제가 있었습니다. 그들은 모델의 차트 제작 능력이 "견고하다"고 말했지만, 데이터 신뢰성은 여전히 주요 문제로 남아 있었으며, 몇몇 모델만이 합리적인 정확도로 수치를 가져올 수 있었습니다.

두 번째 단계에서 모델들은 경영진 통화에서 주요 투자자 우려사항을 추출하거나 회사의 문제에 대한 타임라인을 작성하는 것과 같은 인지적으로 더 복잡한 작업에서 "주목할 만한 숙련도"를 보여주었습니다. 일부 모델은 실적 발표 통화에 대한 톤 분석도 효과적으로 수행할 수 있었으며, "경영진이 덜 자신감 있거나 회피적으로 보이는 부분을 지적했다"고 그들은 말했습니다.

"결과는 놀라웠고, 이 방대한 데이터에 대한 처리 시간을 고려할 때, 감히 인간을 능가한다고 말할 수 있을까요?"라고 애널리스트들은 썼습니다.

그러나 그들은 "질문에 더 높은 인지 요소를 도입"하자 이러한 높은 성능이 "극적으로" 흔들렸기 때문에 "열광은 오래가지 않았다"고 말했습니다.

"우리가 플랫폼에 제공한 방대한 정보를 고려할 때, 인간이라면 산업 동향을 판단하는 데 상당히 능숙할 것으로 예상하지만, AI 플랫폼은 명시적으로 지시하지 않는 한 겉보기에 연결되지 않은 거시적 요인을 연결하여 산업 패턴을 예측하는 데 효과적이지 않았습니다,"라고 그들은 말했습니다. AI는 전체적으로 "자연적인 회의론자"가 아니며, "기껏해야 인지적 도구"라고 그들은 덧붙였습니다.

"그 효과는? 그것을 사용하는 인간만큼 좋습니다,"라고 번스타인 애널리스트들은 말했습니다.

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