論文の概要: Effective Performance Measurement: Challenges and Opportunities in KPI Extraction from Earnings Calls

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.03147v1
• Date: Mon, 04 May 2026 20:40:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-06 19:35:43.646385
• Title: Effective Performance Measurement: Challenges and Opportunities in KPI Extraction from Earnings Calls
• Title（参考訳）: 効果的な性能測定:ピアニングコールからのKPI抽出における課題と機会
• Authors: Rasmus T. Aavang, Rasmus Tjalk-Bøggild, Alexandre Iolov, Giovanni Rizzi, Mike Zhang, Johannes Bjerva,
• Abstract要約: SECの申請書やコンテキスト内学習法で訓練されたモデルで得られた情報を評価する。 そこで本稿では,LLMを用いた非構造化呼起こ書き起こしからのオープンエンド抽出を行うシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.85438181764358
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Earnings calls are a key source of financial information about public companies. However, extracting information from these calls is difficult. Unlike the templatic filings required by the U.S. Securities and Exchange Commission (SEC) to report a company's financial situation, earnings conference calls have no built-in labels, are unstructured, and feature conversational language. We explore this challenging domain by assessing the information captured by models trained on SEC filings and in-context learning methods. To establish a baseline, we first evaluate the generalization capabilities of SEC-trained models across established SEC datasets. To support our investigation, we introduce three novel benchmarks: (1) SEC Filings Benchmark (SECB), (2) Earnings Calls Benchmark (ECB), and ECB-A, a subset with 2,460 expert annotation groups to support our qualitative analysis. We find that encoder-based models struggle with the domain shift. Finally, we propose a system utilizing LLMs to perform open-ended extraction from unstructured call transcripts, verified by human evaluation (79.7% precision), providing a baseline for this valuable domain through the consistent tracking of emergent KPIs.
• Abstract（参考訳）: Earningsの通話は、上場企業に関する財務情報の重要な情報源だ。 しかし、これらの呼び出しから情報を抽出することは困難である。 米国証券取引委員会(SEC)が企業の財務状況を報告するために要求するテンポラティックな申請とは異なり、収支会議の電話にはラベルが組み込まれておらず、構造化されていない。 我々は、SECの申請書やコンテキスト内学習法で訓練されたモデルによって収集された情報を評価することで、この困難な領域を探求する。 ベースラインを確立するために、まず、確立されたSECデータセット間でSEC訓練されたモデルの一般化能力を評価する。 調査を支援するため,(1)SECフィリングベンチマーク(SECB),(2)Earnings Calls Benchmark(ECB),および2,460名の専門家アノテーショングループからなるECB-Aの3つの新しいベンチマークを紹介した。 エンコーダベースのモデルでは、ドメインシフトに苦労しています。 最後に,LLMを用いて非構造化呼出文字からのオープンエンド抽出を行い,その精度79.7%の精度で評価し,創発的KPIを一貫した追跡によって,この価値ある領域のベースラインを提供するシステムを提案する。

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