Büyük Dil Modelleri (BDM): İşletme Finansında Yetkin Midirler

Abstract

Bu makale, Büyük Dil Modellerinin (BDM’lerin) finansal konulara bilgi ve çözüm sağlama yeteneklerini karşılaştırmalı olarak değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Bu kapsamda, Google’ın Bard’ı, OpenAI’nin ChatGPT’si ve GPT-4 modelleri dikkate alınmıştır. Her üç BDM’nin de risk ve getiri hesaplamalarının gerektirdiği temel hesaplama becerilerinden farklı düzeylerde yoksun olduğu bulunmuştur. Bard’ın risk ve getiri hesaplamalarında hem tarihsel hem de olasılıksal yaklaşımlarla en kötü performansı gösterdiği tespit edilmiştir. ChatGPT ve GPT-4, paranın zaman değeri kavramını farklı eğitim geçmişlerine sahip üç grup insana açıklamada oldukça tatmin edici performanslara sahiptir. Bard’ın ortaöğretim mezununa yönelik sayısal örneği zaman boyutunda paranın değişkenlik gösteren değerini yansıtamadığı için BDM kullanıcısının kafasını karıştırıcı, öte yandan sözel açıklamaları kabul edilebilir bulunmuştur. BDM’ler, tahvil değerlemesi konusunda kavramsal olarak tatmin edici açıklamalar getirirken, uygulamada tutarlı çözümler sunamamıştır. Bard, genel olarak istemlere en yanıltıcı cevapları vermektedir. GPT 4 verilen kredi derecelendirmeleri ve getiri oranları arasındaki tutarsızlıkları tespit edebilmekte ve diğerlerinden farklı olarak sıralamayı doğru yapabilmektedir. Sermaye bütçelemesi kapsamında modellerden üç proje arasından, sonuçları farklılaştıran kriterlerle seçim yapmaları istenmiştir. Bard’ın çözümleri göstermeksizin tablo olarak sunduğu sonuçlar, doğru ölçütlerden önemli ölçüde sapmaktadır. ChatGPT, karar kurallarını kendi çıktılarına tutarlı bir şekilde uygularken, düzenli nakit akışları verildiğinde fazladan nakit akışı halüsinasyonu göstermektedir. Genel olarak BDM'ler, işletme finansında gerekli nicel becerilerden yoksun olsa da konuları ve karar kurallarını sözlü olarak açıklamada başarılıdır. Bu açıdan BDM’ler, toplumların finansal farkındalık ve okuryazarlık seviyelerini yükseltmelerine yardımcı olmakla kalmayıp, aynı zamanda finansın öncü yeniliklere entegrasyonunu da kolaylaştırabilir. Elektronik tablo uygulamalarında kanıtlanmış formüllerin kullanılması, nicel taraftaki eksikliklerin giderilmesine yönelik bir çözüm olarak önerilmektedir.