Die Geschäfts- und Rechtswelt ist voll von komplexen Verträgen und Dokumenten, die sorgfältig gelesen werden müssen, um sicherzustellen, dass sie verstanden werden, einer Vielzahl von Gesetzen und Vorschriften entsprechen und ordnungsgemäß eingereicht und aktualisiert werden. Die Verfolgung von Rechtsfällen und -ergebnissen ist ein Vollzeitjob.
Einige dieser Dokumente können Hunderte von Seiten lang sein und die Durchsicht kann Stunden dauern. Mayo Oshin, ein Ingenieur für künstliche Intelligenz aus dem Vereinigten Königreich, möchte dies mithilfe von KI ändern. Oshins neuestes Projekt mit dem Namen Warren Buffett zielt auf den Finanzsektor und auf Dokumente ab.
Ich habe einen GPT-4-‚Warren Buffett‘-Finanzanalysten gebaut, der mit mehreren PDF-Dateien (~1000 Seiten) über @elonmusks Tesla 10- k Geschäftsberichte (2020-2022)gpt4 openai investing stocks finance pic. twitter.com/AX75f28mBA
– Mayo (@mayowaoshin) März 27, 2023
Oshin sagt, er habe den Bot nach Buffett benannt, weil er entwickelt wurde, um Finanzdokumente im Stil des berühmten Value-Investors zu analysieren
Mit Sitz in London, England, trägt Oshin zu einem Open-Source-Framework namens LangChain bei, das verschiedene Tools und Ressourcen zur Verfügung stellt, um die Entwicklung von KI-Anwendungen zu erleichtern.
FYI this was powered by @LangChainAI , @pinecone and @OpenAI
– Mayo (@mayowaoshin) March 27, 2023
„Ein Trend unter den Unternehmen besteht darin, das Konzept des Retrieval in ihre KI-Systeme einzubauen“, sagte Oshin in einem Interview mit TCN. Retrieval bezieht sich auf die Fähigkeit, mit Daten zu plaudern“, und diese Funktion, fügte Mayo hinzu, ist für viele Unternehmen zu einem entscheidenden Bedürfnis geworden.
Als jemand, der seit einiger Zeit mit Retrieval-Funktionen experimentiert, sagt Oshin, dass er eine wachsende Nachfrage nach praktischen Beispielen erkannt hat, wie die Technologie auf verschiedene Arten von Dokumenten und Daten angewendet werden kann.
„Es gibt viele Beschwerden darüber, wie lange es dauert, Geschäftsberichte zu lesen“, sagt er. „Investoren von Tesla möchten sich beispielsweise einen Überblick über die aktuellen Risikofaktoren oder die Leistung des Managements verschaffen, aber die Jahresberichte können Hunderte von Seiten lang sein.“
Ziel des Projekts ist es, zu zeigen, wie KI bei der Analyse umfangreicher und komplexer Dokumente helfen kann, indem sie es einfacher und schneller macht, relevante Informationen zu extrahieren, und zwar mithilfe von Retrieval-Funktionen, die es den Nutzern ermöglichen, mit den Daten zu kommunizieren und aussagekräftige Einblicke zu erhalten, was hoffentlich zu einer besseren Entscheidungsfindung führt.
Man kann sich das so vorstellen, dass relevante Abschnitte eines Dokuments abgerufen werden, anstatt das gesamte Dokument lesen zu müssen, aber es basiert auf natürlicher Sprache“, so Oshin.
Er erklärte, dass die Idee hinter dem Chatbot darin bestand, zu zeigen, dass der Bot zu mehr als nur eindirektionalen Interaktionen fähig ist, die in der Diskussion um KI im Mittelpunkt stehen.
„Normalerweise wird [ChatGPT] verwendet, um eine bestimmte Aufgabe mit einer einzelnen PDF-Datei oder Information auszuführen“, sagte er. „Ich wollte jedoch hervorheben, dass die Demo mit Hilfe eines Zeitreihenansatzes Analysen im Zeitverlauf durchführen kann. Ein Beispiel ist die Analyse der Cashflow-Performance über mehrere Jahre hinweg, um Trends aufzuzeigen.
Tutorial Youtube Video: https://t.co/Ocu3tVLKLS
Github Repo (bitte beachten Sie, dass dies die ursprüngliche Vorlage für die Demo ist, die für diesen Anwendungsfall angepasst wurde): https://t.co/DZ0sMKZpx8
Mein visuelles Diagramm der pdf-Chatbot-Architektur unten… pic.twitter.com/VPjMZUDICv
– Mayo (@mayowaoshin) März 27, 2023
Viele Menschen glauben, dass KI teuer ist, aber in Wirklichkeit kann sie kosteneffektiv sein“, sagte Oshin und fügte hinzu, dass er glaubt, dass der Grund für den Siegeszug der Technologie darin liegt, dass die Menschen sowohl begeistert sind als auch Angst davor haben, was KI für die Wissensarbeit bedeutet. Er räumt ein, dass das Interesse und die Diskussion über KI und ihre Auswirkungen auf die Arbeitswelt von einer gewissen Besorgnis getrieben werden.
„Das Beängstigende ist, dass die Leute, die an der KI-Forschung arbeiten, selbst nicht wissen, wozu sie fähig sind“, fügte Oshin hinzu. „Wenn man es mit etwas zu tun hat, das anfängt, selbstständig zu denken, ist das eine Grauzone“.
