A Scalable Data-Driven Framework for Systematic Analysis of SEC 10-K Filings Using Large Language Models
作者: Syed Affan Daimi, Asma Iqbal
分类: cs.AI
发布日期: 2024-09-26
备注: 10 pages, 7 figures
💡 一句话要点
提出一种可扩展的数据驱动框架，利用大型语言模型系统分析SEC 10-K文件。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 SEC 10-K文件 财务分析 数据驱动 自动化评估
📋 核心要点
- 市场分析师面临挑战：需快速评估大量公司基于SEC 10-K文件的业绩和战略变化，现有方法效率和成本效益不足。
- 提出利用大型语言模型（LLM）的数据驱动方法，系统分析10-K文件，对公司在信心、可持续性、创新和劳动力管理等方面进行量化评级。
- 构建自动化的10-K文件提取和预处理系统，并使用Cohere的Command-R+ LLM生成评级，通过交互式GUI展示结果和同比比较。
📝 摘要（中文）
纽约证券交易所上市公司数量呈指数级增长，这给市场分析师、交易员和股东带来了巨大的挑战，他们必须定期监控和评估大量公司的业绩和战略转变。因此，迫切需要一种快速、经济高效且全面的方法来评估公司业绩，并高效地检测和比较众多公司的战略变化。本文提出了一种新颖的数据驱动方法，该方法利用大型语言模型（LLM）系统地分析和评估公司基于SEC 10-K文件的表现。这些文件提供了关于公司财务业绩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）的丰富数据来源。此外，本文还介绍了一种自动系统，用于提取和预处理10-K文件，该系统能够准确识别和分割SEC规定的必要部分，同时隔离包含公司关键信息的关键文本内容。然后，将这些经过整理的数据输入Cohere的Command-R+ LLM，以生成各种性能指标的量化评级。随后处理和可视化这些评级，以提供可操作的见解。最后，该方案在一个交互式GUI上实现，作为一个无需编码的解决方案，用于运行数据管道和创建可视化效果。该应用程序展示了评级结果，并提供了公司业绩的同比比较。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法难以高效、经济地分析大量公司的SEC 10-K文件，从而难以快速评估公司业绩和战略变化。传统方法耗时且成本高昂，无法满足市场分析师的需求。
核心思路：利用大型语言模型（LLM）的文本理解和生成能力，自动提取、分析和评估10-K文件中蕴含的公司业绩和战略信息。通过量化评级，将复杂的文本数据转化为易于理解和比较的指标，从而提高分析效率。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 10-K文件提取和预处理模块，负责从SEC网站获取文件，并根据SEC规定分割文件，提取关键文本内容；2) LLM评级模块，使用Cohere的Command-R+ LLM对提取的文本进行分析，生成关于公司信心、环境可持续性、创新和劳动力管理等方面的量化评级；3) 结果处理和可视化模块，对LLM生成的评级进行处理，并通过交互式GUI展示结果，提供同比比较等功能。
关键创新：该方法的核心创新在于将大型语言模型应用于SEC 10-K文件的系统分析，实现了自动化、可扩展和高效的公司业绩评估。与传统的人工分析方法相比，该方法能够显著提高分析效率，降低成本，并提供更全面的评估结果。
关键设计：该方法使用Cohere的Command-R+ LLM，该模型具有强大的文本理解和生成能力。10-K文件提取和预处理模块的设计需要精确识别和分割SEC规定的文件结构，并提取关键文本内容。交互式GUI的设计需要考虑用户体验，提供清晰易懂的可视化结果和同比比较功能。具体参数设置和损失函数等技术细节未知，因为论文没有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文展示了一个交互式GUI应用，能够展示公司在不同指标上的评级结果，并提供同比比较。虽然论文没有提供具体的性能数据或与其他基线的定量比较，但该应用展示了该框架在实际应用中的潜力，并验证了其可行性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于金融市场分析、投资决策、风险管理等领域。市场分析师、交易员和股东可以利用该系统快速评估大量公司的业绩和战略变化，从而做出更明智的投资决策。此外，该系统还可以用于监管机构的合规性审查和风险评估。
📄 摘要（原文）
The number of companies listed on the NYSE has been growing exponentially, creating a significant challenge for market analysts, traders, and stockholders who must monitor and assess the performance and strategic shifts of a large number of companies regularly. There is an increasing need for a fast, cost-effective, and comprehensive method to evaluate the performance and detect and compare many companies' strategy changes efficiently. We propose a novel data-driven approach that leverages large language models (LLMs) to systematically analyze and rate the performance of companies based on their SEC 10-K filings. These filings, which provide detailed annual reports on a company's financial performance and strategic direction, serve as a rich source of data for evaluating various aspects of corporate health, including confidence, environmental sustainability, innovation, and workforce management. We also introduce an automated system for extracting and preprocessing 10-K filings. This system accurately identifies and segments the required sections as outlined by the SEC, while also isolating key textual content that contains critical information about the company. This curated data is then fed into Cohere's Command-R+ LLM to generate quantitative ratings across various performance metrics. These ratings are subsequently processed and visualized to provide actionable insights. The proposed scheme is then implemented on an interactive GUI as a no-code solution for running the data pipeline and creating the visualizations. The application showcases the rating results and provides year-on-year comparisons of company performance.