論文の概要: Are Generative AI Agents Effective Personalized Financial Advisors?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05862v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 09:41:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:31:46.639440
• Title: Are Generative AI Agents Effective Personalized Financial Advisors?
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIエージェントは効果的なパーソナライズされた金融アドバイザーか?
• Authors: Takehiro Takayanagi, Kiyoshi Izumi, Javier Sanz-Cruzado, Richard McCreadie, Iadh Ounis,
• Abstract要約: 本稿では,金融分野における大規模言語モデルに基づくエージェントの有効性について検討する。 本研究は,(1)ユーザ自身のニーズが不確実である場合のユーザ嗜好の付与,(2)多様な投資嗜好に対するパーソナライズされたガイダンスの提供,(3)アドバイザ・パーソナリティの活用による関係構築と信頼の育成,という3つの課題に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.075577560952498
• License:
• Abstract: Large language model-based agents are becoming increasingly popular as a low-cost mechanism to provide personalized, conversational advice, and have demonstrated impressive capabilities in relatively simple scenarios, such as movie recommendations. But how do these agents perform in complex high-stakes domains, where domain expertise is essential and mistakes carry substantial risk? This paper investigates the effectiveness of LLM-advisors in the finance domain, focusing on three distinct challenges: (1) eliciting user preferences when users themselves may be unsure of their needs, (2) providing personalized guidance for diverse investment preferences, and (3) leveraging advisor personality to build relationships and foster trust. Via a lab-based user study with 64 participants, we show that LLM-advisors often match human advisor performance when eliciting preferences, although they can struggle to resolve conflicting user needs. When providing personalized advice, the LLM was able to positively influence user behavior, but demonstrated clear failure modes. Our results show that accurate preference elicitation is key, otherwise, the LLM-advisor has little impact, or can even direct the investor toward unsuitable assets. More worryingly, users appear insensitive to the quality of advice being given, or worse these can have an inverse relationship. Indeed, users reported a preference for and increased satisfaction as well as emotional trust with LLMs adopting an extroverted persona, even though those agents provided worse advice.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルベースのエージェントは、パーソナライズされた対話的なアドバイスを提供するための低コストなメカニズムとして人気を集めており、映画レコメンデーションのような比較的単純なシナリオで印象的な能力を示している。 しかし、これらのエージェントは、ドメインの専門知識が不可欠であり、ミスがかなりのリスクをもたらす複雑な高リスクドメインでどのように機能するのか? 本稿では,金融分野における LLM アドバイザの有効性について検討し,(1) ユーザ自身のニーズが不確実である場合のユーザの嗜好を引き出すこと,(2) 多様な投資選好に対するパーソナライズされたガイダンスを提供すること,(3) アドバイスパーソナリティを活用して関係を構築し,信頼を育むこと,の3つの課題に焦点をあてる。 実験室で64名の被験者を対象に実施したユーザスタディにより,LLMアドバイザは,好ましくないユーザニーズの解決に苦慮するが,好ましくはヒトのアドバイザに適合することが示された。 パーソナライズされたアドバイスを提供する際、LSMはユーザーの行動に肯定的な影響を与えることができたが、明確な失敗モードを示した。 以上の結果から、正確な選好誘導が鍵であり、そうでなければ、LLMアドバイザにはほとんど影響がなく、投資家に不適切な資産を向けることもできる。 より心配なのは、ユーザーはアドバイスの質に敏感に見えるか、逆に逆の関係を持つ可能性があることだ。 実際、ユーザーは、より悪いアドバイスを提供するにもかかわらず、LLMが外向的なペルソナを採用するという感情的な信頼だけでなく、満足度の向上や満足度の向上を報告した。

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