論文の概要: Can LLMs be Good Financial Advisors?: An Initial Study in Personal Decision Making for Optimized Outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07422v1
• Date: Sat, 8 Jul 2023 17:21:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-23 12:26:09.667580
• Title: Can LLMs be Good Financial Advisors?: An Initial Study in Personal Decision Making for Optimized Outcomes
• Title（参考訳）: LLMは良い金融アドバイザーになれるか? 最適成果のための個人的意思決定に関する研究
• Authors: Kausik Lakkaraju, Sai Krishna Revanth Vuruma, Vishal Pallagani, Bharath Muppasani, Biplav Srivastava
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)ベースのチャットボットは、意思決定の質に革命をもたらす可能性を秘めている。 金融包摂が銀行の目指す大局的な目的である個人金融分野において、このようなシステムがどう機能するかを考察する。 チャットボットのアウトプットは流動的で信頼性が高いが、正確で信頼性の高い財務情報の提供には依然として重大なギャップがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.399933453386851
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Increasingly powerful Large Language Model (LLM) based chatbots, like ChatGPT and Bard, are becoming available to users that have the potential to revolutionize the quality of decision-making achieved by the public. In this context, we set out to investigate how such systems perform in the personal finance domain, where financial inclusion has been an overarching stated aim of banks for decades. We asked 13 questions representing banking products in personal finance: bank account, credit card, and certificate of deposits and their inter-product interactions, and decisions related to high-value purchases, payment of bank dues, and investment advice, and in different dialects and languages (English, African American Vernacular English, and Telugu). We find that although the outputs of the chatbots are fluent and plausible, there are still critical gaps in providing accurate and reliable financial information using LLM-based chatbots.
• Abstract（参考訳）: chatgptやbardといった、ますます強力な大規模言語モデル(llm)ベースのチャットボットが、一般大衆が達成する意思決定の質に革命を起こす可能性があるユーザに提供され始めている。 この文脈では、金融包摂が銀行の長年の主導的目的である個人金融分野において、このようなシステムがどのように振舞うかを考察する。 我々は、個人金融における銀行商品を代表する13の質問(銀行口座、クレジットカード、預金証書、商品間相互作用、高価値な購入、銀行の支払い、投資アドバイスに関する決定、および様々な方言や言語(英語、アフリカ系アメリカ人の英語、テルグ))を質問した。 チャットボットのアウトプットは流動的で信頼性が高いが,LSMベースのチャットボットを用いた正確な財務情報の提供には依然として重要なギャップがある。

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