論文の概要: The Adoption and Efficacy of Large Language Models: Evidence From Consumer Complaints in the Financial Industry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16466v4
• Date: Fri, 14 Feb 2025 08:44:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:46:33.580822
• Title: The Adoption and Efficacy of Large Language Models: Evidence From Consumer Complaints in the Financial Industry
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの導入と有効性--金融業界における消費者苦情から
• Authors: Minkyu Shin, Jin Kim, Jiwoong Shin,
• Abstract要約: 本研究は、2015年から2024年までの消費者金融保護局に提出された消費者苦情に対するLarge Language Models(LLMs)の効果について検討する。 LLMの利用は、金融機関から救済を受ける可能性の高まりと関連している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.300664273021602
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are reshaping consumer decision-making, particularly in communication with firms, yet our understanding of their impact remains limited. This research explores the effect of LLMs on consumer complaints submitted to the Consumer Financial Protection Bureau from 2015 to 2024, documenting the adoption of LLMs for drafting complaints and evaluating the likelihood of obtaining relief from financial firms. We analyzed over 1 million complaints and identified a significant increase in LLM usage following the release of ChatGPT. We find that LLM usage is associated with an increased likelihood of obtaining relief from financial firms. To investigate this relationship, we employ an instrumental variable approach to mitigate endogeneity concerns around LLM adoption. Although instrumental variables suggest a potential causal link, they cannot fully capture all unobserved heterogeneity. To further establish this causal relationship, we conducted controlled experiments, which support that LLMs can enhance the clarity and persuasiveness of consumer narratives, thereby increasing the likelihood of obtaining relief. Our findings suggest that facilitating access to LLMs can help firms better understand consumer concerns and level the playing field among consumers. This underscores the importance of policies promoting technological accessibility, enabling all consumers to effectively voice their concerns.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、特に企業とのコミュニケーションにおいて、消費者の意思決定を変革していますが、その影響に対する私たちの理解は限定的です。 本研究は、2015年から2024年にかけて、消費者金融保護局に提出された消費者苦情に対するLCMの影響を調査し、苦情の起草及び金融機関からの救済の可能性を評価する。 われわれは100万件以上の苦情を分析し,ChatGPTリリース後のLCM使用量の著しい増加を確認した。 LLMの利用は、金融機関から救済を受ける可能性の高まりと関連している。 この関係を解明するために, LLM導入に関する内在性懸念を軽減するために, インストゥルメンタル変数アプローチを用いる。 機器変数は潜在的な因果関係を示唆するが、観測されていない不均一性をすべて捉えることはできない。 この因果関係をさらに確立するため, LLMが消費者物語の明瞭さと説得力を向上し, 救済の可能性を高めるための制御実験を行った。 以上の結果から,LCMへのアクセスを促進することで,消費者の関心事の理解を深め,消費者の競争力を高めることができる可能性が示唆された。 このことは、技術的アクセシビリティを促進する政策の重要性を強調し、すべての消費者がその懸念を効果的に発言できるようにする。

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