GPT-4o를 활용한 SEC 제출 서류 및 거시 데이터 기반 투자자 브리프 생성 시스템

대규모 언어 모델(LLM)을 기초 분석에 활용하는 연구로, 기업 보고서, GDP 및 인플레이션과 같은 거시 경제 데이터, EDGAR의 미국 증권거래위원회(SEC) 문서가 처리됩니다. 본 시스템은 전처리된 데이터를 API를 통해 GPT-4o 모델에 전송하기 위해 검색 증강 생성(RAG) 접근 방식을 사용합니다.

연구진은 9개 기업과 관련된 데이터를 4주 동안 스캔하며, 키친 사이클을 기반으로 한 예시 투자자 지식 문서를 포함했습니다. 이 과정을 통해 각 기업의 자동 브리프가 생성되었고, 이는 9명의 개인 투자자에 의해 유용성에 대해 평가되었습니다.

이 연구는 LLM이 복잡한 금융 데이터 소스의 분석을 자동화하고 강화할 잠재력을 입증하는 것을 목표로 합니다.