1. A Scalable Data-Driven Framework for Systematic Analysis of SEC 10-K Filings Using Large Language Models
Authors: Syed Affan Daimi, Asma Iqbal
https://arxiv.org/abs/2409.17581
可扩展的数据驱动框架，用于系统分析SEC 10-K文件，利用大型语言模型
摘要
随着在纽约证券交易所上市的公司数量呈指数级增长，市场分析师、交易员和股东需要定期监控和评估大量公司的表现和战略转变，面临着重大挑战。提出了一种新颖的数据驱动方法，利用大型语言模型（LLMs）系统地分析和评估基于其SEC 10-K文件的公司表现。这些文件提供了公司财务表现和战略方向的详细年度报告，是评估公司健康状况各个方面（包括信心、环境可持续性、创新和劳动力管理）的丰富数据源。此外，介绍了一个自动化系统，用于提取和预处理10-K文件。该系统能够准确识别并分割SEC概述所需的部分，同时隔离包含有关公司关键信息的关键文本内容。然后将这些策划的数据输入到Cohere的Command-R+ LLM中，生成各种绩效指标的量化评级。这些评级随后被处理和可视化，以提供可操作的洞察。提出的方案随后在交互式GUI上实现，作为运行数据管道和创建可视化的无代码解决方案。应用程序展示了评级结果，并提供了公司表现的年度比较。
研究背景
在现代商业的快节奏世界中，市场分析师、投资者和决策者面临着有效评估和比较多家公司表现的挑战。传统上，这一过程涉及筛选大量的财务文件和定性报告，通常需要大量的时间和专业知识。尽管这些传统方法提供了宝贵的洞察，但它们通常导致叙述性分析而不是容易消化的指标，这使得快速评估和比较多家公司的表现变得困难。
问题与挑战
- 数据量庞大：在主要证券交易所上市的公司数量众多，进行详细分析既耗时又昂贵。
- 分析方法传统：传统财务分析方法耗时长，难以快速比较不同公司的表现。
- 需要新的评估工具：需要一种更有效、可扩展的“试金石”解决方案，能够快速提供公司表现的量化洞察。
如何解决
提出了一种新颖的数据驱动方法，利用大型语言模型（LLMs）来系统地分析和评估公司的SEC 10-K文件。通过自动化提取和处理这些文件，将定性公司披露转化为可操作的量化评级。
创新点
- 自动化提取和预处理：开发了自动化系统来提取和预处理10-K文件。
- 利用大型语言模型：使用Cohere的Command-R+ LLM生成各种绩效指标的量化评级。
- 无代码解决方案：开发了一个交互式GUI，用户无需技术专长即可实施系统、分析数据和可视化结果。
算法模型
- Cohere的Command-R+ LLM：用于生成公司表现的量化评级。
- 数据清洗和提取：使用正则表达式和文本处理库（如unstructured-io）来提取和组织叙事内容。
实验效果
- 绝对分析：对三家主要上市公司（Royal Gold、IBM和Apple）进行了测试，生成了0-2之间的年度评级。
- 相对分析：对10-K文件的六个部分进行了相对分析，记录了LLM评级。
- 可视化：通过交互式GUI展示了评级结果，并提供了公司表现的年度比较。
重要数据与结论
- 可视化结果：展示了公司在信心、环境、创新和人才等方面的表现变化。
- 相对分析：通过比较不同公司的10-K文件部分，展示了公司在不同类别中的相对表现。
推荐阅读指数
★★★★☆
推荐理由
这篇文章提出了一种创新的方法，利用大型语言模型来分析和评估公司的SEC 10-K文件，为投资者和分析师提供了一种快速、可扩展的工具。文章详细介绍了数据收集、清洗、处理和评级的整个过程，并通过实验验证了方法的有效性。对于对财务分析、自然语言处理和大型语言模型感兴趣的研究人员和实践者来说，这篇文章是一个很好的资源。
2. AI Delegates with a Dual Focus: Ensuring Privacy and Strategic Self-Disclosure
Authors: Xi Chen, Zhiyang Zhang, Fangkai Yang, Xiaoting Qin, Chao Du, Xi Cheng, Hangxin Liu, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang, Qi Zhang
https://arxiv.org/abs/2409.17642
AI代表的双重焦点：确保隐私和战略性自我披露
摘要
基于大型语言模型（LLM）的AI代表越来越多地被用来代表用户执行任务，通过会话界面协助他们完成广泛的任务。尽管它们具有优势，但涉及到社交互动的场景时，隐私泄露的潜在风险尤其令人担忧。现有的研究集中在通过限制AI代表访问用户敏感信息来保护隐私，但许多社交场景要求透露私人细节以实现期望的结果，这就需要在隐私保护和披露之间取得平衡。为了应对这一挑战，我们进行了一项初步研究，调查了用户在不同的社交关系和任务场景中对AI代表的偏好，然后提出了一个新的AI代表系统，它支持隐私意识的自我披露。我们的用户研究表明，所提出的AI代表在多样化和动态的社交互动中战略性地保护隐私。
研究背景
AI已被用来代表用户规划和执行简单任务。随着大型语言模型（LLMs）的出现，AI的能力得到了增强，开辟了开发强大的AI代理以管理更复杂任务的可能性。近期的研究正在开发能够处理高度自治场景的AI代表，例如代表用户参加会议、提供技术支持和咨询、阅读和回复电子邮件。AI代表在没有直接用户监督的情况下自主执行任务，引发了对隐私泄露的严重担忧。
问题与挑战
AI代表在执行社交任务时可能需要透露私人信息以实现社交目标，这与隐私保护的需求相冲突。现有的隐私保护方法通常将AI代表置于被动地位，以尽量减少隐私泄露的机会，但在实际社交对话中，这种被动行为并不总是理想的。
如何解决
研究团队进行了用户研究，以调查用户在社交互动中对AI代表的接受态度，并提出了一个新的AI代表系统，以在被动和主动自我披露场景中增强对意外隐私泄露的保护。这个AI代表会根据对话的背景、双方的关系以及双方的舒适度来选择合适的披露策略，确保对话保持尊重并相互丰富。
创新点
- 用户研究：进行了深入的用户研究，以了解用户在社交互动中对AI代表的接受态度。
- AI代表系统：设计了一个具有双重焦点的AI代表，以在被动和主动自我披露场景中确保隐私。
- 多代理框架：基于多代理框架构建AI代表，其中包括评估对话目标、根据个人差异、社交规范和上下文信息调整对话策略、平衡自我披露的效用和风险等多个代理。
算法模型
- 多代理系统：包含情境评估器、隐私检索器、策略制定者和回应者。
- 情境评估器：分析当前对话的背景，包括用户和对话伙伴的社交关系。
- 策略制定者：根据用户定义的规则、用户个性和社交规范来决定信息披露的深度、广度和时机。
- 隐私检索器：作为保护用户隐私的保障，防止AI代表被劫持或泄露。
- 回应者：生成与策略报告一致的回应，包括回应风格、上下文和披露时机。
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