От транскрипций к инсайтам
Недавнее исследование, проведенное учеными из Чикагской школы бизнеса, посвящено изучению возможностей использования генеративных моделей искусственного интеллекта (ИИ) для измерения важнейших корпоративных рисков.
Многогранные риски
Авторы отмечают, что в эпоху глобальной политической нестабильности, неопределенности климата и быстрых технологических изменений компании сталкиваются с многогранными рисками, выходящими далеко за рамки традиционных финансовых показателей. Среди них – возникающие сферы регуляторных, экологических и рисков, связанных с ИИ, каждый из которых имеет существенные последствия для долгосрочного роста и стоимости для заинтересованных сторон.
Цель исследования – оценить потенциал генеративных языковых моделей (LLM) для выявления и анализа критически важных аспектов корпоративных рисков. Авторы сосредоточились на трех основных источниках риска для компаний: политическом риске, риске изменения климата и риске, связанном с ИИ.
Методология исследования
Методология исследования включала использование модели GPT 3.5 компании OpenAI для анализа транскриптов телефонных конференций с инвесторами 6829 публичных компаний США за период с января 2018 года по март 2023 года.
На основе этих транскриптов для каждой компании за каждый квартал исследователи генерировали два типа выходных данных с помощью GPT:
Резюме рисков содержат пересказ информации, упомянутой в транскриптах. Оценки рисков используют общие знания ИИ-модели для формирования суждения о рисках компании на основе контекста, предоставленного в транскрипте.
Затем исследователи преобразовывали текстовые резюме и оценки в количественные показатели риска, вычисляя отношение числа слов в резюме/оценке риска к общему числу слов в транскрипте.
Далее авторы протестировали полученные показатели риска, анализируя их способность объяснять будущую волатильность цен акций компаний, а также такие решения компаний, как инвестиции и инновации.
Основные результаты исследования:
Основной вывод
Авторы делают вывод, что генеративные ИИ-инструменты могут извлекать ценную информацию о корпоративных рисках из раскрытия информации компаниями. Полученные с их помощью резюме и оценки рисков не только читабельны для людей, но и легко преобразуются в количественные показатели риска. Исследование подчеркивает экономическую полезность генеративных инструментов ИИ в измерении рисков на основе неструктурированной текстовой информации.
В целом, это исследование проливает свет на потенциал применения передовых технологий ИИ для помощи инвесторам в анализе сложной, неструктурированной информации о корпоративных рисках. Результаты свидетельствуют о том, что генеративные языковые модели могут стать ценным инструментом в арсенале лиц, принимающих решения, помогая им лучше понимать многообразные риски, с которыми сталкиваются современные компании.
