[論文レビュー] Revolutionizing Finance with LLMs: An Overview of Applications and Insights

Huaqin Zhao, Zhengliang Liu+16 more|arXiv (Cornell University)|Jan 22, 2024

Stock Market Forecasting Methods被引用数 41

ひとこと要約

この論文は、大規模言語モデルが金融分野でどのように適用されているかを概観し、アーキテクチャとタスクをレビューし、GPT-4を金融関連タスクで評価します。

ABSTRACT

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.

研究の動機と目的

• 金融分野の文献における既存のLLMを調査・総合し、以下の4つのタスクカテゴリにわたる文献を整理する：金融工学、金融予測、金融リスク管理、金融のリアルタイムQ&A。
• LLMsが金融にもたらす主要な技術的アプローチを概説し、投資分野における可能性を検討する。
• GPT-4がさまざまな金融タスクでどの程度効果的かを評価する。
• LLM搭載金融における主要な成果、未解決の課題、将来の方向性の概要を提供する。

提案手法

• 四つのタスク領域にわたる金融分野のLLM応用に関する系統的文献調査。
• 金融タスクを金融工学、予測、リスク管理、リアルタイムQ&A に分類。
• 金融領域でのプロンプトに従いタスクを実行するGPT-4の能力に関する評価議論。
• ドメイン特化性、信頼性、データ要件などの課題についての批判的議論。
• 将来の研究方向と産業への示唆の総合。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 4つの特定されたタスクにわたる、金融分野における現在のLLMベースの方法と応用は何か？
• RQ2 多様な金融タスクを遂行し、プロンプトに従う点でGPT-4はどれほど効果的か？
• RQ3 金融分野におけるLLMsの主要な未解決課題と将来の方向性は何か。

主な発見

• GPT-4はさまざまな金融タスクにおいてプロンプト指示に効果的に従う。
• LLMsは財務レポートの自動化、予測、センチメント分析、金融分野のリアルタイムQ&Aを支援できる。
• 調査は4つの主要な適用分野を統合し、LLMsを金融へ適用する際の機会と制約の両方を強調する。
• 本論文は、データ要件と信頼性の懸念を含む、金融分野でのLLMsの導入に関する基礎的な技術的アプローチと実務上の考慮事項を論じている。