Дата поступления рукописи в редакцию: 03.11.2023.
Дата принятия рукописи в печать: 10.11.2023.
Due diligence — это процесс сбора и анализа информации о компании перед инвестированием [5]. Это важная часть любого инвестиционного решения, поскольку она может помочь определить потенциальные риски и возможности, связанные с инвестициями. Есть несколько различных аспектов компании, которые могут быть исследованы в ходе должной осмотрительности, включая финансовые показатели, соответствие законодательству, позиционирование на рынке, управленческие возможности и репутацию. Комплексная проверка особенно сложна при оценке частных фирм и может быть трудоемким и дорогостоящим процессом. Тем не менее, потратив время на комплексную проверку, инвесторы могут увеличить свои шансы на успешные инвестиции.
Модели искусственного интеллекта (ИИ) становятся мощным инструментом, дополняющим и улучшающим работу по комплексной проверке [4]. Эти модели представляют собой компьютерные системы, которые могут выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, такие как понимание естественного языка, распознавание шаблонов и генерирование идей. Модели ИИ могут быстро и точно обрабатывать и извлекать информацию из больших объемов данных, используя такие методы, как машинное обучение (МО), обработка естественного языка и компьютерное зрение [5].
Одним из примеров популярной модели ИИ, которая может взаимодействовать в диалоговом режиме, является ChatGPT, разработанный OpenAI. Это языковая модель, которая может генерировать текстовые ответы, подобные человеческим, на заданное приглашение. ChatGPT может отвечать на вопросы, общаться на различные темы и создавать творческие тексты. Он основан на архитектуре Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3), которая на сегодняшний день является одной из самых больших и совершенных языковых моделей [9]. Тем не менее модели ИИ можно использовать для автоматизации некоторых аспектов должной осмотрительности, но они имеют ограничения. Например, у них может не быть доступа к самой последней информации, а общие модели ИИ могут быть не в состоянии точно интерпретировать отраслевой жаргон без специальной подготовки и опыта. Это может привести к неполному или ошибочному инвестиционному анализу [8].