[논문 리뷰] Revolutionizing Finance with LLMs: An Overview of Applications and Insights

Huaqin Zhao, Zhengliang Liu외 16명|arXiv (Cornell University)|2024. 01. 22.

Stock Market Forecasting Methods인용 수 41

한 줄 요약

이 논문은 대형 언어 모델이 파이낸스에 어떻게 적용되는지 조사하고, 아키텍처와 과제를 검토하며, GPT-4를 파이낸스 관련 과제에서 평가합니다.

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.

연구 동기 및 목표

• 재무 공학, 재무 예측, 재무 위험 관리, 재무 실시간 질문 응답의 네 가지 과제 범주에 걸쳐 재무 분야 문헌의 기존 LLM을 조사하고 종합한다.
• 재무에 제공하는 LLM의 주요 기술적 접근 방식을 요약하고 투자 잠재력을 검토한다.
• 다양한 재무 과제에서 GPT-4의 효과를 평가한다.
• LLM 기반 금융에서의 주요 결과, 해결되지 않은 문제 및 향후 방향에 대한 개요를 제공한다.

제안 방법

• 네 가지 과제 영역에 걸친 재무 분야 LLM 응용에 대한 체계적 문헌고찰.
• 재무 과제를 재무 공학, 예측, 리스크 관리 및 실시간 질의응답으로 분류.
• 재무 분야에서 프롬프트를 따르고 과제를 수행하는 GPT-4의 능력에 대한 평가 논의.
• 도메인 특화, 신뢰성 및 데이터 요구 사항 등과 같은 도전 과제에 대한 비판적 논의.
• 향후 연구 방향 및 산업적 함의에 대한 종합.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 네 가지 식별된 과제에 걸쳐 현재의 LLM 기반 방법 및 재무 응용은 무엇인가?
• RQ2 다양한 재무 과제를 수행하고 프롬프트를 따르는 데 있어 GPT-4의 효과는 어느 정도인가?
• RQ3 재무 분야에서의 LLM에 대한 주요 해결되지 않은 문제와 잠재적 미래 방향은 무엇인가?

주요 결과

• GPT-4는 다양한 재무 과제에서 프롬프트 지시를 효과적으로 따릅니다.
• LLM은 재무 보고서 자동화, 예측, 감정 분석 및 실시간 질의응답에서 도움을 줄 수 있습니다.
• 본 설문은 네 가지 주요 응용 영역을 통합하고 재무에 LLM 적용의 기회와 한계를 모두 강조합니다.
• 이 논문은 데이터 요구와 신뢰성 문제를 포함하여 재무 분야에서 LLM을 배치하기 위한 기초 기술적 접근법과 실용적 고려사항을 논의합니다.