論文の概要: Towards Competent AI for Fundamental Analysis in Finance: A Benchmark Dataset and Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07315v1
- Date: Thu, 22 May 2025 07:06:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-16 03:13:19.068782
- Title: Towards Competent AI for Fundamental Analysis in Finance: A Benchmark Dataset and Evaluation
- Title（参考訳）: 財務の基本分析のための競合AIに向けて:ベンチマークデータセットと評価
- Authors: Zonghan Wu, Junlin Wang, Congyuan Zou, Chenhan Wang, Yilei Shao,
- Abstract要約: ファイナンシャルステートメント分析に着目したベンチマークデータセットであるFinAR-Benchを提案する。
重要な情報を抽出し、財務指標を計算し、論理的推論を適用する。
本研究は, 基礎解析におけるLLMの現在の強度と限界を明確に把握するものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.077814260904367
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Generative AI, particularly large language models (LLMs), is beginning to transform the financial industry by automating tasks and helping to make sense of complex financial information. One especially promising use case is the automatic creation of fundamental analysis reports, which are essential for making informed investment decisions, evaluating credit risks, guiding corporate mergers, etc. While LLMs attempt to generate these reports from a single prompt, the risks of inaccuracy are significant. Poor analysis can lead to misguided investments, regulatory issues, and loss of trust. Existing financial benchmarks mainly evaluate how well LLMs answer financial questions but do not reflect performance in real-world tasks like generating financial analysis reports. In this paper, we propose FinAR-Bench, a solid benchmark dataset focusing on financial statement analysis, a core competence of fundamental analysis. To make the evaluation more precise and reliable, we break this task into three measurable steps: extracting key information, calculating financial indicators, and applying logical reasoning. This structured approach allows us to objectively assess how well LLMs perform each step of the process. Our findings offer a clear understanding of LLMs current strengths and limitations in fundamental analysis and provide a more practical way to benchmark their performance in real-world financial settings.
- Abstract（参考訳）: 生成AI、特に大規模言語モデル(LLM)は、タスクの自動化と複雑な財務情報の理解を支援することで金融業界を変革し始めている。
特に有望なユースケースの1つは、インフォームド・インベストメントの決定、信用リスクの評価、企業合併の導出等に欠かせない基本分析レポートの自動作成である。
LLMはこれらの報告を単一のプロンプトから生成しようとするが、不正確性のリスクは大きい。
粗悪な分析は、誤った投資、規制上の問題、信頼喪失につながる可能性がある。
既存の金融ベンチマークは、LLMが財務的な問題にどの程度うまく答えるかを主に評価するが、財務分析レポートの作成のような現実のタスクのパフォーマンスを反映しない。
本稿では,ファイナンシャルステートメント分析に着目したベンチマークデータセットFinAR-Benchを提案する。
評価をより正確かつ信頼性の高いものにするため,鍵情報の抽出,財務指標の算出,論理的推論の3段階に分けた。
この構造化されたアプローチにより、LLMがプロセスの各ステップでどれだけうまく機能するかを客観的に評価できる。
本研究は,LLMの現状の強みと基本分析の限界を明確に把握し,実世界の金融環境においてその性能をベンチマークするより実践的な方法を提供するものである。
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