【香樟推文3356】生成式人工智能与金融

主要观点总结

本文综述了生成式人工智能（AI）在金融研究和实践中的重大影响。文章讨论了生成式AI如何影响公司的价值、政策和财务决策，并探讨了其对金融研究方法的创新。此外，本文还介绍了相关的AI工具及其应用领域，为有兴趣使用这些工具的研究人员提供了实用的介绍。

关键观点总结

关键观点1: 生成式AI对公司价值和政策的影响

生成式AI的快速采用和发展正在为企业带来重大技术变革。文章详细讨论了ChatGPT对公司价值的影响，并展望了未来关于生成式AI对公司政策影响的研究。

关键观点2: 生成式AI在财务和资产定价中的应用

越来越多的创新性研究利用生成式AI工具来研究公司财务和资产定价中的经典问题。文章回顾了相关文献，并介绍了这些应用如何推动金融研究的进步。

关键观点3: AI工具的改进和创新研究方法

文章介绍了AI工具的改进如何推动金融研究方法的创新。通过回顾相关文献和描述这些创新方法的应用，文章为有兴趣使用这些工具的研究人员提供了实用的指导。

关键观点4: 未来研究方向和挑战

文章强调了未来关于生成式AI在金融研究中的应用需要关注的关键方向和挑战，包括如何有效应对风险和挑战以及如何进一步优化AI技术在金融领域的应用。

文章预览

图片来源：LinkedIn 原文信息：Eisfeldt, A.L. & Schubert, G. (2024). AI and Finance. NBER Working Paper. 01  引言  生成式人工智能（Generative AI）对企业和金融研究带来了重大技术冲击。在金融行业，生成式人工智能和大语言模型（LLMs）的最新进展引发了对相关技能的需求急剧增长。图1显示了金融和保险行业中提及特定技术技能的月度职位发布比例。在2022年11月ChatGPT发布后，“人工智能”技能需求在2024年中期已增至三倍，而专门涉及生成式AI或LLMs的技能需求从零上升至大约1%的职位发布。 本文将生成式人工智能作为金融经济学研究主题和金融研究方法工具，聚焦于大语言模型和相关深度学习技术，而非更广泛的人工智能工具，如机器学习、神经网络、机器视觉和机器人等，这些工具早在2010年代便已应用于研究和实践。本文讨论这些工具对公司价值、决策和金融 ………………………………