Ein neuer Benchmark zur Bewertung der quantitativen Finanzanalyse-Fähigkeiten von Großsprachmodellen

Core Concepts

BizBench ist ein neuer Benchmark, der die Fähigkeiten von Großsprachmodellen zur quantitativen Finanzanalyse evaluiert. Er umfasst acht Aufgaben in den Bereichen Programmgenerierung, Mengenextraktion und Finanzwissen, um die Leistung von Modellen in realistischen Finanzanwendungen zu messen.

Abstract

BizBench ist ein neuer Benchmark, der die Fähigkeiten von Großsprachmodellen zur quantitativen Finanzanalyse evaluiert. Er besteht aus acht Aufgaben in drei Kategorien: Programmgenerierung: FinCode: Fragen aus Zertifizierungsprüfungen, die die Synthese von Python-Code erfordern CodeFinQA und CodeTAT-QA: Umformulierung bestehender Finanz-QA-Datensätze als Programmgenerierungsaufgaben Mengenextraktion: SEC-Num: Extraktion numerischer Werte aus SEC-Unterlagen Untermengen von ConvFinQA und TAT-QA, die sich auf Mengenextraktion konzentrieren Finanzwissen: FinKnow: Multiple-Choice-Fragen zu Finanz- und Wirtschaftskonzepten FormulaEval: Vervollständigung von Finanzformeln Die Aufgaben erfordern ein breites Spektrum an Fähigkeiten, darunter Textverständnis, Tabellenverarbeitung, Verständnis von Finanzkonzepten und Problemlösung durch Programmgenerierung. Die Evaluierung zeigt, dass selbst leistungsstarke Sprachmodelle noch erhebliche Verbesserungspotenziale in der quantitativen Finanzanalyse haben.

Stats

Die Investitionsrendite (NPV) eines Projekts mit einer Anfangsinvestition von 500 $ und Erträgen von je 500 $ im 5. und 10. Jahr bei einem Diskontsatz von 10% beträgt 0 $. Der Umsatz eines Unternehmens stieg von 27,8 Mrd. $ im Jahr 2021 auf 28,9 Mrd. $ im Jahr 2022, was einer Steigerung von 3,9% entspricht. Das Unternehmen erzielte im Geschäftsjahr 2019 einen Auslandsumsatz von 11,8 Mio. $ gegenüber 19,9 Mio. $ im Vorjahr, was einem Rückgang von 40,7% entspricht.

Quotes

"Antworten auf Fragen im Bereich Wirtschaft und Finanzen erfordern Reasoning, Präzision und ein breites technisches Wissen." "Im Gegensatz zum Generieren von Chain-of-Thought bindet die Generierung von ausführbarem Code (Programmsynthese) die Modellausgaben an spezifische Operationen, Funktionen oder Anweisungen."

Key Insights Distilled From

BizBench

by Rik Koncel-K... at arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.06602.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man BizBench um weitere realitätsnahe Finanzaufgaben erweitern, die für Unternehmen von Bedeutung sind?

Um BizBench um weitere realitätsnahe Finanzaufgaben zu erweitern, die für Unternehmen relevant sind, könnten folgende Schritte unternommen werden: Cash Flow Analyse: Eine Aufgabe, die die Fähigkeit eines Modells testet, den Cashflow eines Unternehmens zu analysieren und Prognosen für zukünftige Cashflows zu erstellen. Dies ist entscheidend für finanzielle Entscheidungsfindungen. Risikobewertung: Eine Aufgabe, die die Modelle vor Herausforderungen stellt, indem sie sie auffordert, das Risiko von Investitionen oder Finanzinstrumenten zu bewerten und entsprechende Empfehlungen abzugeben. Finanzplanung und Budgetierung: Eine Aufgabe, die die Modelle dazu zwingt, Finanzpläne zu erstellen, Budgets zu verwalten und Szenarien für finanzielle Entscheidungen zu simulieren. M&A-Bewertung: Eine Aufgabe, die die Modelle vor die Herausforderung stellt, Fusionen und Übernahmen zu bewerten, einschließlich der Analyse von Synergien, Bewertung von Unternehmen und Finanzierungsoptionen.

Wie könnte man die Bewertung der Modelle um eine Analyse der Transparenz und Nachvollziehbarkeit ihrer Entscheidungsfindung ergänzen?

Um die Bewertung der Modelle um eine Analyse der Transparenz und Nachvollziehbarkeit ihrer Entscheidungsfindung zu ergänzen, könnten folgende Schritte unternommen werden: Erstellung von Entscheidungsbäumen: Modelle könnten aufgefordert werden, Entscheidungsbäume zu generieren, die den Schritt-für-Schritt-Prozess ihrer Entscheidungsfindung darstellen. Erklärbarkeit von Modellen: Durch die Implementierung von Techniken wie LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) oder SHAP (SHapley Additive exPlanations) können Modelle analysiert werden, um zu verstehen, welche Features zu ihren Entscheidungen beitragen. Auditierbare Codegenerierung: Modelle könnten aufgefordert werden, nicht nur den Code zu generieren, sondern auch eine schriftliche Erklärung oder Kommentare einzufügen, die den Entscheidungsprozess des Modells erklären. Verwendung von Protokolldateien: Protokolldateien könnten erstellt werden, um den gesamten Prozess der Entscheidungsfindung des Modells aufzuzeichnen, einschließlich der verwendeten Daten, der Schritte zur Lösungsfindung und der endgültigen Entscheidung.

Welche Möglichkeiten gibt es, die in BizBench gewonnenen Erkenntnisse zur Verbesserung der Finanzanalyse-Fähigkeiten von KI-Systemen zu nutzen?

Um die in BizBench gewonnenen Erkenntnisse zur Verbesserung der Finanzanalyse-Fähigkeiten von KI-Systemen zu nutzen, könnten folgende Ansätze verfolgt werden: Gezieltes Training: Die identifizierten Schwachstellen der Modelle könnten als Grundlage für gezieltes Training genutzt werden, um ihre Finanzanalysefähigkeiten zu verbessern. Entwicklung neuer Modelle: Die Erkenntnisse könnten dazu verwendet werden, neue Modelle zu entwickeln, die speziell auf die Anforderungen der Finanzanalyse zugeschnitten sind und die in BizBench identifizierten Herausforderungen überwinden. Anpassung von Trainingsdaten: Durch die Anpassung der Trainingsdaten, um spezifische Finanzszenarien und -konzepte zu betonen, können die Modelle besser auf die Anforderungen der Finanzanalyse vorbereitet werden. Kollaboration mit Finanzexperten: Die Zusammenarbeit mit Finanzexperten könnte genutzt werden, um die Modelle zu validieren, zu verbessern und sicherzustellen, dass sie die erforderlichen Finanzanalysefähigkeiten besitzen.