เมื่อเร็ว ๆ นี้ การศึกษาการประยุกต์ใช้โมเดล AI ในสาขาการเงินได้รับความสนใจ การวิจัยพบว่าโมเดล AI กระแสหลัก รวมถึง GPT มีความแม่นยำไม่เป็นที่น่าพอใจเมื่อประมวลผลเอกสารที่ยื่นต่อสำนักงานคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์ (SEC) ของสหรัฐอเมริกา และมักจะไม่ให้คำตอบที่ถูกต้อง สิ่งนี้ชี้ให้เห็นโดยตรงถึงความท้าทายร้ายแรงที่โมเดล AI ต้องเผชิญในการประยุกต์ใช้อุตสาหกรรมทางการเงินที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด และยังส่งสัญญาณเตือนถึงการนำเทคโนโลยี AI ไปใช้ในทางปฏิบัติอีกด้วย
การวิจัยจากสตาร์ทอัพพบว่า GPT และโมเดล AI อื่นๆ มักจะล้มเหลวในการตอบคำถามอย่างถูกต้องเมื่อวิเคราะห์เอกสารที่ยื่นต่อ SEC ประสิทธิภาพของโมเดล AI ในแอปพลิเคชันในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุม เช่น การเงิน จะต้องสูงกว่าจึงจะใช้งานได้จริง นอกจากนี้ ความไม่แน่นอนและความไม่แน่นอนของโมเดล AI ก็เป็นหนึ่งในความท้าทายในการใช้งานเช่นกัน
ผลการวิจัยแสดงให้เห็นว่าการประยุกต์ใช้โมเดล AI ในด้านการเงินยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น และจำเป็นต้องปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือเพิ่มเติมเพื่อตอบสนองความต้องการที่แท้จริง ในอนาคต การปรับปรุงความแม่นยำและการตีความของโมเดล AI และการแก้ปัญหาที่ไม่สามารถกำหนดได้จะเป็นทิศทางการวิจัยและพัฒนาที่สำคัญ ด้วยวิธีนี้เท่านั้นที่ AI สามารถทำงานได้อย่างปลอดภัยและเชื่อถือได้ในสาขาต่างๆ มากขึ้น