Les modèles linguistiques de grande envergure (LLMs), comme GPT-4, peuvent être utilisés de diverses manières pour la génération de rapports financiers. Leur capacité à analyser, interpréter et générer des textes complexes est particulièrement précieuse dans ce domaine. Voici une explication détaillée de leur utilisation ainsi que quelques exemples illustratifs.
1. Analyse des données financières :
Les LLMs peuvent analyser de grandes quantités de données financières structurées et non structurées. Par exemple, ils peuvent parcourir des bases de données comptables, des états financiers, des rapports de marché et des articles de presse pour extraire des informations pertinentes. Cette capacité permet aux analystes financiers de gagner du temps et de se concentrer sur l’interprétation des résultats plutôt que sur la collecte de données.
Exemple :
Un modèle comme GPT-4 peut lire et synthétiser des informations à partir des rapports annuels d’une entreprise, identifier les tendances clés, calculer les ratios financiers pertinents et formuler des observations sur la performance financière de l’entreprise.
2. Génération de résumés financiers :
Les LLMs peuvent générer des résumés de rapports financiers qui mettent en évidence les points essentiels tels que les revenus, les dépenses, les bénéfices nets, et les flux de trésorerie. Cela permet de produire rapidement des rapports mensuels, trimestriels ou annuels.
Exemple :
Supposons qu’une entreprise souhaite générer un rapport de fin d’année. GPT-4 pourrait ingérer toutes les données financières pertinentes et générer un résumé décrivant les principales réalisations de l’année, les défis rencontrés, et les projections pour l’année suivante.
3. Analyse prédictive :
En utilisant des techniques de machine learning intégrées, les LLMs peuvent également aider à prédire les tendances futures et les performances financières. Cela peut inclure des prévisions de revenus, des analyses de risque et des recommandations stratégiques basées sur les données historiques et les variables économiques actuelles.
Exemple :
En analysant les données passées d’une entreprise et les tendances du marché, un LLM pourrait prédire une possible baisse des profits due à des changements macroéconomiques, et recommander des mesures préventives telles que la diversification des investissements ou la réduction des coûts opérationnels.
4. Personnalisation des rapports :
Les LLMs peuvent personnaliser les rapports financiers pour différents publics, en adaptant le niveau de détail et le langage utilisé. Par exemple, un rapport pour la direction peut inclure des analyses détaillées et des recommandations stratégiques, tandis qu’un rapport pour les actionnaires peut se concentrer sur les résultats financiers et les perspectives de croissance.
Exemple :
Grâce à GPT-4, la même série de données financières pourrait être transformée en un rapport technique destiné aux analystes financiers et en un document plus accessible destiné à des investisseurs non spécialisés.
Sources :
1. Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). “Language Models are Few-Shot Learners.” arXiv preprint arXiv:2005.14165.
2. KPMG. (2021). “The Future of AI in Financial Reporting.” KPMG International.
3. Deloitte. (2020). “Artificial Intelligence in Finance.” Deloitte Insights.
En conclusion, les LLMs comme GPT-4 offrent une gamme de fonctionnalités polyvalentes pour la génération de rapports financiers, de l’analyse des données à la personnalisation des rapports en passant par l’analyse prédictive. Leur capacité à automatiser et à affiner ce processus est un atout majeur pour les entreprises cherchant à améliorer leur efficacité et leur prise de décision basée sur des données.
