[论文解读] 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 41

一句话总结

本论文综述大型语言模型在金融领域的应用，评估 GPT-4 在金融相关任务上的表现。

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.

研究动机与目标

• 对金融文献中的现有 LLM 进行综述与综合，覆盖四大任务类别：金融工程、金融预测、金融风险管理，以及金融实时问答。
• 总结 LLM 在金融领域提供的主要技术路径，并探讨在投资中的潜力。
• 评估 GPT-4 在各类金融任务中的有效性。
• 提供 LLM 驱动的金融领域的关键结果、尚未解决的问题和未来方向的概述。

提出的方法

• 对金融领域中 LLM 应用在四个任务领域进行系统性文献综述。
• 将金融任务分为金融工程、预测、风险管理和实时问答四类。
• 讨论评估 GPT-4 在金融领域遵循提示和执行任务的能力。
• 对诸如领域专业化、可靠性和数据需求等挑战进行批判性讨论。
• 综合未来研究方向和行业影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 在已识别的四个任务中，当前基于 LLM 的方法与在金融领域的应用有哪些？
• RQ2 GPT-4 在执行多样化金融任务和遵循提示方面的效果如何？
• RQ3 在金融领域，LLMs 的主要未解决问题和潜在未来方向是什么？

主要发现

• GPT-4 在一系列金融任务中有效遵循提示指令。
• LLMs 可以帮助自动化金融报告、预测、情感分析和金融实时问答。
• 该综述整合了四个主要应用领域，并强调将 LLM 应用于金融领域的机遇与局限性。
• 本文讨论了在金融领域部署 LLM 的基础技术方法和实践考虑因素，包括数据需求与可靠性问题。