1일(현지시간) 금융투자 및 AI 업계에 따르면 미국 시카고대 경영대학원의 발레리 니콜라예프(회계학) 교수팀은 이런 내용의 논문인 ‘거대언어모델(LLM)을 통한 재무제표 분석’을 공개했다.
재무제표 분석은 매출, 원가, 손익 등 데이터를 읽고 회사의 수익 창출 능력을 진단하는 것이라 투자 판단의 핵심 과정으로 꼽힌다. 또 복잡한 수치를 정확히 해석해야 해 지금까지는 AI가 수행하기 어려운 분야로 꼽혔다.
니콜라예프 교수팀은 챗GPT의 대표 LLM 모델인 ‘GPT-4’를 활용했다. 언어에 특화한 생성 AI 모델로, 분석 대상은 익명 처리한 기업 1만5401곳의 최근 수십년간의 재무제표 15만여건이다. 연구팀은 이를 챗GPT의 대표 LLM인 'GPT-4'에 넣고, 정교한 프롬프트(지시문)를 써서 3단계에 걸쳐 재무제표를 분석하고 미래 실적 방향을 예측하라고 시켰다.
AI는 ‘최근 3년 동안 회사 매출이 꾸준히 올랐다’, ‘영업 마진율이 25%로 개선 추세다’, ‘매출은 늘고, 영업 비용을 잘 관리해 실적이 계속 좋아질 것 같다’ 식의 순서로 결론을 도출했다.
정확도의 측면에서도 인간보다 낫다는 평가다. AI가 내놓은 실적 예측이 맞았는지 여부를 집계한 결과 정확도는 60.35%로 나타났다. 인간 애널리스트들이 실적발표 1개월 뒤에 내놓은 미래 실적 평균 예측의 정확도인 52.71%보다 높은 수준이다.
임나영 인턴기자 ny924@hankyung.com
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