• プロンプトエンジニアリングと高度なプロンプトは、大規模言語モデル(LLM)の振る舞いをガイドし形成する強力なテクニックである。
  • プロンプトエンジニアリングは、複雑なクエリや指示を簡潔かつ表現豊かなプロンプトに凝縮する能力に強みがあり、関連性のある一貫した応答を引き出すことができる。
  • プロンプトエンジニアリングと高度なプロンプトは、アナリストにLLMの隠れた推論能力を活用させ、人間のような推論力や問題解決能力を示すことが可能である。
  • アンソロピックのクロード3ソネットモデルを使用することで、金融アナリストは画像とテキストを組み合わせた様々なデータモダリティからコンテキストに即した洞察を提供し、生産性を向上させることができる。
  • 「大規模言語モデルを用いた財務諸表分析」という研究論文では、LLMが専門家の人間アナリストと同様に財務諸表分析を行うことが可能であることが示された。
  • 財務分析は、企業が資本の収益率を達成し、収益性を高め、十分な現金を生み出す能力を評価することに焦点を当てている。
  • 財務分析は、貸借対照表、損益計算書、キャッシュフロー計算書といった主要な財務諸表を分析し、企業の財務パフォーマンス、状況、流動性の包括的理解を得るためにそれらを一緒に分析すべきである。

私の考え:
プロンプトエンジニアリングと高度なプロンプト技術は、金融サービスの分析家やビジネスユーザーがLLMの知識と機能を活用して多様な業務を効果的かつ効率的に実行するための強力な手段であると感じます。これらの技術は、自然言語理解、推論、生成機能を活用して、テキスト要約、データ分析、財務計算などの課題に取り組むことを可能にし、LLMの隠れた推論能力を引き出します。さらに、アンソロピックのクロード3ソネットモデルなどを活用することで、アナリストは財務データを用いてコンテキストに即した洞察を提供し、生産性を向上させることができるでしょう。

元記事: https://aws.amazon.com/blogs/industries/empowering-analysts-to-perform-financial-statement-analysis-hypothesis-testing-and-cause-effect-analysis-with-amazon-bedrock-and-prompt-engineering/