تدرس الدراسة استخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) في التحليل الأساسي من خلال معالجة تقارير الشركات، والبيانات الاقتصادية الكلية مثل الناتج المحلي الإجمالي ومعدل التضخم، ومستندات لجنة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية (SEC) من EDGAR. يستخدم النظام نهج الاسترجاع المعزز بالتوليد (RAG) لإرسال البيانات المُعالجة مسبقًا عبر واجهة برمجة التطبيقات إلى نموذج GPT-4o.
قام الباحثون بمسح البيانات ذات الصلة بتسع شركات على مدار أربعة أسابيع، مع دمج وثيقة معرفة المستثمر النموذجية القائمة على دورات كيتشين. أنتج هذه العملية تقارير تلقائية لكل شركة، والتي تم تقييمها من قبل تسعة مستثمرين فرديين بشأن فائدتها.
تهدف الدراسة إلى إظهار إمكانات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) في أتمتة وتحليل مصادر البيانات المالية المعقدة.