論文の概要: Revolutionizing Finance with LLMs: An Overview of Applications and Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11641v2
• Date: Thu, 12 Dec 2024 03:26:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 17:01:29.284722
• Title: Revolutionizing Finance with LLMs: An Overview of Applications and Insights
• Title（参考訳）: LLMによる金融の革新 - アプリケーションとインサイトの概要
• Authors: Huaqin Zhao, Zhengliang Liu, Zihao Wu, Yiwei Li, Tianze Yang, Peng Shu, Shaochen Xu, Haixing Dai, Lin Zhao, Hanqi Jiang, Yi Pan, Junhao Chen, Yifan Zhou, Gengchen Mai, Ninghao Liu, Tianming Liu,
• Abstract要約: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)はかなり進歩しており、様々な分野に適用されている。 これらのモデルは、財務報告の自動生成、市場のトレンド予測、投資家の感情分析、パーソナライズされた財務アドバイスの提供に利用されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.660896719456886
• License:
• 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.
• Abstract（参考訳）: 近年、ChatGPTのようなLarge Language Models (LLM) は大幅に進歩し、様々な分野で応用されている。 Transformerアーキテクチャに基づいて構築されたこれらのモデルは、広範なデータセットに基づいてトレーニングされており、人間の言語を効果的に理解し、生成することができる。 金融分野では、LSMの展開が勢いを増している。 これらのモデルは、財務報告の自動生成、市場のトレンド予測、投資家の感情分析、パーソナライズされた財務アドバイスの提供に利用されています。 自然言語処理機能を活用することで、LLMは膨大な財務データから重要な洞察を抽出し、インフォームド・インベストメントの選択を機関に支援し、運用効率と顧客満足度の両方を高めることができる。 本研究では,LLMの新たな金融業務への統合について概観する。 さらに、自然言語命令の組み合わせにより、複数の財務業務の総合的なテストを行った。 以上より, GPT-4は, 様々な財務業務において, 効果的に迅速な指示に従うことが示唆された。 金融分野におけるLLMの実態調査と評価は、金融実務者及びLLM研究者の金融におけるLLMの役割の理解を深め、新たな研究・応用の可能性を特定し、これらの技術を金融業界における実践的課題の解決にどのように活用できるかを明らかにすることを目的としている。

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