מחקר מצא כי מודלי בינה מלאכותית מתקדמים אינם תמיד האמינים ביותר לחיזויים פיננסיים עבור עצמאיים

העבודה השוותה בין שלושה סוגי כלי חיזוי: ממוצע נע פשוט, מודלי ensemble, שהם מערכות המשלבות הערכות מאלגוריתמים שונים לקבלת תחזית חסונה יותר, ושתי גרסאות של Amazon Chronos-T5, שהם מודלי transformer המבוססים על טכנולוגיה דומה לזו של מודלי שפה גדולים.

התוצאות הראו כי מודלי ה-ensemble הפגינו התנהגות יציבה, עקבית ופחות מוטה מאשר מודלי ה-transformer שנבחנו. החוקרים סיכמו כי מורכבות טכנולוגית רבה יותר אינה מבטיחה בהכרח תחזית אמינה יותר, והדגישו את הצורך להתאים את המודל למאפייני הבעיה ולכמות ואיכות הנתונים הזמינים.

בבחינת ההפרש בין התשלומים המשולמים על בסיס תחזיות לבין התשלומים שנדרשו בפועל לפי ההכנסות האמיתיות, חלק ממודלי ה-ensemble הגיעו כמעט לאיזון עם סטיות של פחות מאירו אחד. לעומת זאת, המודלים של Amazon רשמו סטיות קבועות של קרוב ל-50 אירו.

במקרים קיצוניים, כמו אצל אנשי מקצוע שהכפילו את הכנסותיהם, נמצא כי שימוש במודל של Amazon הוביל לתשלום עודף של כמעט 200 אירו, כאשר הסכום עלה מ-376.04 אירו ל-562.83 אירו. עם זאת, המחקר ציין כי טעויות אלו קטנות בהשוואה לשגיאות הנובעות מאי-שימוש בכל שיטת חיזוי, שעלולות ליצור גירעונות של אלפי אירו.

המחקר מוממן בחלקו על ידי Declarando ועל ידי Generalitat Valenciana. הוא משלב מחקר אקדמי עם ניסיון עסקי כדי לבחון כיצד ניתן להשתמש בכלי חיזוי שונים בהחלטות פיננסיות יומיומיות.