論文の概要: Can AI Help with Your Personal Finances?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19784v4
• Date: Tue, 14 Jan 2025 02:28:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:25:53.041853
• Title: Can AI Help with Your Personal Finances?
• Title（参考訳）: AIは個人ファイナンスに役立つか?
• Authors: Oudom Hean, Utsha Saha, Binita Saha,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は人工知能(AI)の変革的発展として登場した。 本稿では、米国を中心に、個人金融における重要な課題にLLMが取り組む可能性について考察する。 OpenAIのChatGPT、GoogleのGemini、AnthropicのClaude、MetaのLlamaなど、主要なLLMを評価し、正確な財務アドバイスを提供することの有効性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In recent years, Large Language Models (LLMs) have emerged as a transformative development in artificial intelligence (AI), drawing significant attention from industry and academia. Trained on vast datasets, these sophisticated AI systems exhibit impressive natural language processing and content generation capabilities. This paper explores the potential of LLMs to address key challenges in personal finance, focusing on the United States. We evaluate several leading LLMs, including OpenAI's ChatGPT, Google's Gemini, Anthropic's Claude, and Meta's Llama, to assess their effectiveness in providing accurate financial advice on topics such as mortgages, taxes, loans, and investments. Our findings show that while these models achieve an average accuracy rate of approximately 70%, they also display notable limitations in certain areas. Specifically, LLMs struggle to provide accurate responses for complex financial queries, with performance varying significantly across different topics. Despite these limitations, the analysis reveals notable improvements in newer versions of these models, highlighting their growing utility for individuals and financial advisors. As these AI systems continue to evolve, their potential for advancing AI-driven applications in personal finance becomes increasingly promising.
• Abstract（参考訳）: 近年、Large Language Models (LLMs) は人工知能(AI)の変革的発展として現れ、産業や学界から大きな注目を集めている。 膨大なデータセットに基づいてトレーニングされたこれらの高度なAIシステムは、素晴らしい自然言語処理とコンテンツ生成能力を示す。 本稿では、米国を中心に、個人金融における重要な課題にLLMが取り組む可能性について考察する。 我々は,OpenAIのChatGPT,GoogleのGemini,AnthropicのClaude,MetaのLlamaなど,主要なLCMを評価し,住宅ローン,税金,ローン,投資といったトピックに対する正確な財務アドバイスを提供することの有効性を評価する。 以上の結果から,これらのモデルでは平均精度が約70%に達する一方,特定の領域で顕著な限界が示されることがわかった。 具体的には、LLMは複雑な金融クエリに対して正確なレスポンスを提供するのに苦労する。 これらの制限にもかかわらず、この分析はこれらのモデルの新バージョンにおける顕著な改善を明らかにし、個人や金融アドバイザーにとっての実用性の向上を強調している。 これらのAIシステムが進化を続けるにつれ、パーソナルファイナンスにおけるAI駆動の応用を前進させる可能性が高まっている。

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