Einsatz von KI bei Analyse von Unternehmensberichterstattung
In der Finanzwelt gibt es große Mengen an unstrukturierten Textdaten, die es Investoren erschweren, Informationen effizient zu verarbeiten. Vor diesem Hintergrund untersuchen Alex G. Kim, Maximilian Muhn und Valeri V. Nikolaev von der University of Chicago in einem Research Paper den Nutzen von generativen KI-Tools wie ChatGPT für die Extraktion von Informationen aus Unternehmensberichten.
Die Autoren zeigen, dass überladene Berichte negative Auswirkungen auf den Kapitalmarkt haben können, indem Informationsasymmetrien entstehen und die Effizienz von Aktienpreisen beeinträchtigt wird. Anhand von Zusammenfassungen kann die Überladung von Berichten reduziert werden. Dabei gibt es eine optimale Länge, bei der das Verhältnis von unwichtigen Informationen zu wichtigen Informationen am höchsten ist. Um zu testen, wie nützlich KI-Sprachmodelle bei solchen Zusammenfassungen sind, haben die Autoren mithilfe von GPT die Management Discussions and Analysis (MD&A) aus Jahresberichten sowie die Protokolle der Earnings Conference Calls zusammengefasst. Die Rohdokumente wurden in den Zusammenfassungen im Durchschnitt um 80 % gekürzt und konnten dabei den Informationsgehalt erhöhen.
Quelle: Kim, Muhn, Nikolaev (2023)
Die Stimmungen wurden in den Zusammenfassungen verstärkt, sodass eine positive (negative) Grundstimmung in den ursprünglichen Texten durch die Zusammenfassungen positiver (negativer) wurde. Gemessen wurde das Sentiment eines Dokumentes anhand der Anzahl an positiven und negativen Wörtern. Des Weiteren stellten die Autoren fest, dass die kumulativen abnormalen Renditen in kurzen Zeiträumen um die Veröffentlichungstermine anhand des Sentiments in den Zusammenfassungen besser erklärt werden können.
Quelle: Kim, Muhn, Nikolaev (2023)
Die Autoren kommen zu dem Schluss, dass Investoren generative KI-Systeme nutzen können, um die Informationsüberlastung bewältigen zu können. Dabei werden die Hauptbotschaften beibehalten und verstärkt. Des Weiteren kann GPT von Investoren genutzt werden, um gezielte Zusammenfassungen für bestimmte Themen zu erstellen, wie beispielsweise ESG-bezogenen Aktivitäten.
Anhand von GPT-3.5-Turbo wurde der MD&A-Teil aus 1.790 10-K Filings von 339 Unternehmen und die Abschriften aus 8.709 Earnings Conference Calls von 367 Unternehmen untersucht.
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